随着智能手机市场在过去十年中逐渐成熟，高通显然需要实现营收基础的多元化，以保持投资者已经习惯的增长速度。事实上，当克里斯蒂亚诺·阿蒙于2021年正式成为首席执行官时，他的首批正式举措之一就是在当年的投资者日上推出营收多元化战略，而汽车领域成为多元化的关键目标市场。鉴于汽车市场的高准入门槛和根深蒂固的现有供应链，这一战略引发了相当多的质疑。然而，高通已经通过连接性和座舱解决方案悄然解决了这些担忧。展望未来，进一步开拓该市场的关键在于AI，高通准备运用这把AI钥匙来开启其他目标市场，从个人电脑和智能可穿戴设备到先进机器人技术、工业和数据中心等领域。

高通进军汽车市场始于20年前，远早于其多元化战略的正式推出。作为一家公司，高通开始基于其IS-95码分多址（CDMA）技术开发替代性2G蜂窝技术，该技术最初用于其OmniTRACS车队通信和跟踪系统。虽然随着移动市场的增长，高通的重点是手机业务，但汽车市场从未远离其视野。随着移动连接的广泛应用，高通在1990年代中期通过推出通用汽车的OnStar移动远程信息处理和紧急通信系统进入汽车市场。自2000年代中期以来，更先进的信息娱乐系统和自动驾驶平台的增长，通过用户期望和DARPA挑战赛的推动，催生了对车内更先进传感器和处理平台的需求。这恰好与移动技术的进步相吻合。如今，基于传感器的机器学习已经指数级地增加了对传感器、网络和计算资源的需求。支持高级驾驶辅助系统（ADAS）和信息娱乐AI所需的新架构，正在推动高通渗透这一市场的能力。

驶向成功

这些市场动态加上高通在AI、功耗效率和高性能计算方面的专长，使其能够超越汽车一级供应商和原始设备制造商传统依赖的其他半导体供应商，如恩智浦、瑞萨和微芯科技。因此，高通现在拥有未来五到七年450亿美元的订单管道，其中约67%为信息娱乐解决方案，33%为ADAS系统。

今年也标志着该订单管道开始转化为营收，梅赛德斯-奔驰MBUX信息娱乐系统由骁龙座舱平台提供支持正式商业化，以及骁龙Ride平台将从2026年开始为新款宝马的自动驾驶系统提供动力。

为了充分实现该订单管道并加速其发展，根据高通ADAS产品管理副总裁Anshuman Saxena的说法，他们的最终目标是实现"汽车与用户之间类人的交互和反应"。

为此，高通正在实施视觉语言行动（VLA）模型。这些先进的神经网络协调多模态输入，如语音和视觉，影响车辆的预测并利用整体闭环反馈让车辆采取后续行动。这样，它与基于规则的机器学习算法的不同之处在于，它能够对快速变化的情况做出反应，同时利用用户偏好。多模态输入包括边缘和云数据，但不限于车载传感器、导航输入和用于导航的卫星信息，以及通过蜂窝网络获得的实时天气和交通信息。作为智能体AI的使能器，VLA可以取代多个专用模型相互协作的专家混合（MoE）模式和/或一个模型调用后续模型执行特定任务的串行模式。考虑到所涉及的协调工作，高通正在开发自己的VLA模型，同时与一级供应商、原始设备制造商以及通过生态系统合作获得的强大开发者社区合作。

对于如此复杂的系统，需要整体设计方法，这正是高通能够通过其骁龙Ride、Flex和座舱平台充分利用其核心能力的地方。启用基于VLA的应用程序需要实时处理来自多个来源的大量数据，但要以节能的方式进行。因此，这些平台大量利用了高通在智能手机平台上的节能处理专长。

对于消费者而言，VLA方法实现了与人类与车辆交互相似的功能。然而，它也通过提供超越用户能力的智能水平而超越了人类。虽然人类在驾驶时能够保持对车辆周围环境的态势感知，但他们是以串行方式进行的，在任何给定时间只能可靠地评估一个方向和二维空间中的输入（例如，先看前挡风玻璃，然后看侧镜和后视镜，再看车辆仪表等）。然而，VLA可以同时在车辆周围360度、三维球体中完成所有这些工作，同时吸收来自传感器和人类无法获得的其他数据源的数据。

高通在营收多元化方面是否成功？

需要注意的是，尽管目前的重点是高通的营收多元化，但其核心手机市场仍然是，并将继续是公司的技术加速器和营收焦点。鉴于智能手机市场成熟化和苹果远离高通的已知阻力，成功将取决于高通是否能够抵消这些阻力，同时通过营收多元化努力继续实现增长。

它最终是否能够实现这一目标仍有待确定。然而，如果其最近的财报电话会议能够说明问题的话，高通确实走在了这条道路上。在2025财年第四季度财报中，高通报告了10%的同比增长，这得益于手机、物联网和汽车业务的强劲表现，其中汽车业务同比增长17%，季度营收超过10亿美元，并在许多竞争对手营收下降的时期实现了增长。

这只是高通营收多元化道路的开始。下一个档位是个人电脑、XR、工业和最近进入的数据中心领域。在财报电话会议上，高通确认其有望实现到2029财年汽车业务80亿美元、其他非手机业务合计140亿美元的既定营收目标。所有这些市场的共同点是，对每个市场来说，AI都是创新和更新周期的关键驱动力。如果高通在汽车领域的成功能够说明问题的话，通过在保持功耗效率的同时实现AI及其对处理性能的高度依赖，将是开启高通进入其他目标市场的关键，并最终帮助其实现营收多元化目标。

Q&A

Q1：高通的VLA模型是什么？它与传统机器学习有什么不同？

A：VLA（视觉语言行动）模型是高通开发的先进神经网络，能够协调语音和视觉等多模态输入，影响车辆预测并利用整体闭环反馈让车辆采取行动。与基于规则的机器学习算法不同，VLA能够对快速变化的情况做出反应，同时利用用户偏好，可以同时在车辆周围360度、三维空间中处理数据。

Q2：高通在汽车市场的营收表现如何？

A：高通在汽车领域表现强劲，拥有未来五到七年450亿美元的订单管道，其中67%为信息娱乐解决方案，33%为ADAS系统。在2025财年第四季度，汽车业务同比增长17%，季度营收超过10亿美元，并在许多竞争对手营收下降时期实现了增长。

Q3：高通如何利用AI技术实现营收多元化？

A：AI是高通所有目标市场的关键驱动力，包括汽车、个人电脑、XR、工业和数据中心。高通利用其在功耗效率和高性能计算方面的专长，通过骁龙Ride、Flex和座舱平台实现基于AI的应用。公司目标到2029财年实现汽车业务80亿美元、其他非手机业务合计140亿美元的营收。