直面刚需场景，Nullmax 高通48TOPS 舱驾一体方案完成实车部署

在智能辅助驾驶的快速发展中，舱驾一体成为当下主流趋势。不久前，Nullmax发布了基于高通SA8775 CCCC 芯片（48TOPS算力）的舱驾一体解决方案。该方案目前已完成实车部署，定位中阶车型。

方案标配7颗高清摄像头，可灵活扩展毫米波雷达数量。在功能层面，仅占用32TOPS算力，即可稳定支持高速领航辅助（NOA）、记忆泊车（HPA）、自动泊车（APA）等核心功能，也可扩展至城区记忆行车（MD）。同时，得益于这套方案所部署的芯片低功耗和低发热的特性，因此可直接使用风冷散热，无需水冷，保障性能的同时进一步降低整车系统成本。这款基于中低算力芯片打造的方案，通过Nullmax 对算力的极致榨取，对感知硬件的高效深度复用，驾驶与座舱的感知数据做到了无延迟共享，实现了舱与驾的真正融合。

极致压榨，算力的充分利用

Nullmax通过对算力与资源的精细分配与高效调度，不仅实现了更强的智能辅助驾驶性能，还大幅提升了用户体验。在软件算法层面，依托领先的AI视觉感知算法和合理的系统设计逻辑，团队在行车与泊车两大功能中均实现了对算力利用的极致优化。

行车：在障碍物探测中引入Sparse Transformer模型，通过稀疏分区注意力优化，大幅提升端侧推理效率；相较于稠密Transformer，计算开销显著降低。结合动态FOV多视角输入，感知范围灵活拓展，障碍物检测性能显著提升。车道线检测方面，采用FastBEV架构实现基于稠密BEV的局部地图实时建模，在感知精度与计算负载之间实现优异的平衡。

泊车：在BEV感知方案中进行了跨平台轻量化优化。通过预计算投影索引（LUT）固化2D-3D映射关系，显著降低视图变换计算量；利用密集体素特征生成策略，将多相机数据直接投影到统一体素空间，有效减少内存开销；针对高通平台的量化优化了模型结构和训练策略，在保证精度损失小于0.5%的前提下，实现低算力平台的高效推理。

无缝衔接，感知硬件深度复用

在硬件架构层面，Nullmax实现了行车与泊车感知硬件的深度复用。一套摄像头体系即可同时覆盖行车所需的中远距感知与泊车所需的近距全景识别，带来跨场景的连续感知与无缝切换。

这种方式有效避免了传统“双感知系统”架构，不仅显著降低硬件成本与系统复杂度，而且进一步提升了驾驶安全性与用户体验。

在系统架构设计上，Nullmax采用高通SA8775 CCCC 单芯片作为统一算力底座，通过对底层接口的统一抽象以及一套舱驾共用的标准化中间件，突破了座舱域与驾驶域之间的物理壁垒，实现数据在芯片内部的高速交换，通信延迟降至微秒级，最大程度保证了低延迟、低耦合与低功耗。

在协作层面，智驾与座舱的感知数据实现了无延迟共享。智驾侧的视觉融合结果可直接驱动座舱大屏呈现流畅的3D渲染；座舱侧的DMS/OMS摄像头数据也可实时供给智驾系统使用。例如，当DMS检测到驾驶员疲劳或注意力分散时，智驾系统可即时提升预警等级，主动触发保守的降级策略，进一步强化主动安全防护。