此前，2025年6月26-27日，在剛剛落幕的2025高通汽車技術與合作峰會上，虹軟圍繞視覺感知驅動智能進化，集中展示了基于高通驍龍汽車平臺打造的多項車載視覺感知解決方案，重點呈現了覆蓋智能座艙感知、融合泊車輔助及駕駛輔助等多個核心場景的一體化能力。

基于高通智能座艙平臺構建“艙泊一體”感知能力

虹軟已在高通主流智能座艙平臺（如SA8155P、SA8295P等）上實現大規模量產，核心功能覆蓋DMS（駕駛員監測系統）與OMS（乘員監測系統），具備對疲勞、分心、打哈欠、注視偏移等駕駛行為的高精度識別能力，并支持對座椅占用、乘客姿態、注意力水平的實時感知，保持在低照度、逆光、遮擋等復雜環境下的高魯棒性，全面滿足Euro NCAP 2025和GSR II法規要求。該系統已在中高端車型中穩定應用，為智能座艙注入安全與溫度兼具的視覺能力。

更值得一提的是，虹軟基于座艙平臺的算力冗余、高帶寬圖像通路及對多攝同步的良好支持，進一步拓展了泊車輔助能力，實現了AVM（環視系統）與APA（自動泊車輔助）的視覺模塊集成。系統支持多類型車位識別與泊車路徑規劃，可執行泊車軌跡引導與動態障礙物避讓，在垂直、平行、斜向乃至機械式車位場景中均表現出穩定的部署性能。結合主機廠對“艙內感知 + 艙外泊車”一體化架構的普遍需求，虹軟的“艙泊一體”方案成為提升人車交互體驗與泊車便利性的關鍵技術切入點。

這一技術路徑，可幫助OEM在現有平臺上充分釋放視覺潛能，更為未來向艙駕融合架構過渡打下工程基礎，是以最低平臺變更成本撬動多場景感知融合的可持續路線。

基于高通中高算力平臺，構建全場景輔助駕駛能力

面向高速巡航與城區復雜道路的輔助駕駛需求，虹軟依托高通Snapdragon Ride平臺（如SA8620P/SA8650P）與艙駕融合平臺（如SA8775P）構建了行泊一體，全時感知的輔助駕駛系統解決方案，全面支撐從主動安全到高階輔助的關鍵功能。

該方案具備全時感知能力，覆蓋從高速到城區、從行車到泊車的全場景輔助功能，其涵蓋：

行車主動安全守護：搭載業界領先的 AEB（自動緊急制動）、AES（自動緊急轉向）等核心安全模塊，時刻守護駕乘安全。

高速駕控輕松省心：結構化高速公路、城市快速路上，支持智能導航巡航控制、流暢應對車流變化 - 包括智能擇機變道（如導航引導變道、主動超車變道）、從容匯入/駛出高速（主路匯入匝道、匝道匯入主路）。

城區通行靈活自如：非結構化、交通狀況復雜的城市道路，實現基于支持交通規則交互（紅綠燈、限速）、復雜路口通行、特殊路況處理的（施工區域、違停車輛繞行等）等城區NOA功能。

泊車場景得心應手：提供APA（自動泊車）、RPA（遙控泊車）、多層 HPA（記憶泊車）及自定義車位泊車，輕松應對多種泊車需求。

安全護航始終在線：配套 DMS 融合安全策略（如疲勞分心報警聯動功能限制），確保高階智駕安全可靠可控。

通過對多路攝像頭的低延遲圖像處理與高精度語義建圖，虹軟實現了以視覺感知為主導的空間理解與動態決策輸出，同時結合SnapdragonRide 平臺的異構算力調度機制，確保整套系統具備低功耗、高性能、可擴展的工程落地優勢。目前，相關方案已完成多個主機廠平臺的集成驗證，具備規模化部署與功能進階演進的能力基礎。

虹軟 × 高通：軟硬協同，共創智能出行“芯-視”范式

視覺感知在全球智能汽車領域得到了廣泛認可，視覺算法已從單點功能模塊演進為整車智能化架構中的核心能力。而要讓這類高復雜度的感知系統在車規環境中穩定運行，算法與算力平臺之間的深度協同與持續優化至關重要。

虹軟與高通的協作已超過二十年，從移動智能終端影像平臺到車規級視覺感知系統，雙方在算法、算力、平臺、工具鏈等多個層級建立了高度協同機制。在高通全系汽車平臺中，虹軟圍繞CPU、GPU、DSP、NPU的異構算力特點，完成視覺模型的精細化調度與性能壓縮，確保復雜感知任務在車規級條件下具備低功耗、高幀率、高魯棒的運行能力。

目前，虹軟基于高通平臺打造的視覺感知方案已在多個全球主流車企的量產車型中成功部署，覆蓋中國、歐洲等關鍵市場。面向下一代集中式計算與跨域融合架構，虹軟也展開了在Snapdragon Ride Flex平臺（如SA8775P）上的適配與性能驗證工作，并密切跟進高通后續Snapdragon Cockpit Elite（如SA8397）、Snapdragon Ride Elite（如SA8797）的平臺發展，提前布局多模態融合、中央感知調度、大模型推理等方向的架構演進，確保虹軟的視覺感知能力能夠持續向更高算力、更復雜場景拓展。

未來，隨著智能汽車持續向集中式計算、大模型賦能等方向演進，虹軟將持續發揮在視覺AI算法、系統軟件平臺、行業場景落地等方面的優勢，攜手高通等合作伙伴共同推進軟硬協同的下一階段變革，為行業構建更強大、更敏捷、更可信賴的視覺智能中樞，讓“純視覺”成為智能出行新時代的核心動力。