CES 2026：中科创达发布AI座舱黄金组合

盖世汽车获悉，1月6日-9日，中科创达以“AI-Native Road-Ready”为主题参展2026年CES国际消费电子展，现场举办滴水OS 2.0 Pre全球发布会，推出全新一代AI原生整车操作系统，同时发布新一代AI座舱域控解决方案RazorDCX Sylvania，全面展示“芯片+OS+生态”全栈技术实力。

滴水OS 2.0 Pre：从“被动响应”到“主动共情”

全新推出的滴水OS 2.0 Pre以“融合体验、AI原生、更快量产”为三大核心优势，通过创新的智能座舱显示布局与交互设计重构智能汽车体验，其与AIBOX深度协同的特性，可推动AI大模型高效规模化上车，支撑AI Agent场景化应用落地，加速智能汽车产业AI普惠进程。

在融合体验层面，滴水OS 2.0 Pre打造中控屏与全景视界联动的智能座舱显示形态，实现行车安全与信息展示丰富度的精准平衡。

图片来源：中科创达

其搭载的“智穹融合实境”HMI系统，将SD Map地图、SR环境现实、AVM全景影像三大独立图层深度整合，实现多维度数据一屏集成，提升信息呈现的直观性与高效性；全场景3D渲染双屏联动功能覆盖实时驾驶、弹射模式、充电桌面、休息室等多元用车场景，搭配超650万面高精度模型渲染与实时光影特效，以“一镜到底”的丝滑界面转场，为用户带来沉浸式视觉享受。

交互方式上，系统创新推出“灵动岛”AI实时交互功能，可主动推送导航、告警等关键信息，实现一键触达；同时搭载行业领先的Gaze Aware凝视感知HMI，支持HMI控件随用户眼球动态适配，增强座舱交互的情感细腻度。

AI原生是滴水OS 2.0 Pre的核心技术标签，作为面向AIDV时代的操作系统，其从底层架构到应用体验全面植入AI基因，通过三大核心技术突破构建全场景主动智能。

架构层面，采用经量产验证的端云边协同AI原生架构，实现多模态感知、上下文记忆与跨域融合的协同进化，既保障核心功能毫秒级响应（≤500ms），匹配行车场景实时交互需求，又能借助云端算力拓展复杂场景AI能力边界，达成“端侧高效响应+云端智能延伸”的有机统一。

场景层面，深度融合AI感知与决策能力，打造覆盖起步、行车、泊车全周期的场景化智能体Agent矩阵，让座舱升级为可主动感知环境变化、预判用户潜在需求的“出行伙伴”，实现服务模式从“人找功能”到“功能找人”的质变。

交互层面，以AI UI为核心驱动“无界交互”模式，打破传统车载系统对独立APP的依赖，用户通过自然语言指令即可完成意图识别、推理规划与操作执行；生成式HMI技术进一步赋能个性化体验，实现从“被动响应”到“主动感知、动态适配、情感共鸣”的跃迁。

量产适配能力方面，滴水OS 2.0 Pre依托端边云AI原生框架，破解行业资源利用率与开发效率难题。系统已完成高通SA8255P、高通SA8397等主流芯片平台的全面适配，通过构建多平台稳定基线减少适配调试周期，助力车企高效完成智能化功能迭代开发与部署。

同时，系统支持智能座舱、舱驾融合、智能座舱+AIBOX等多场景跨域协同，实现软硬件资源优化配置与系统级深度整合；并与思必驰、HERE、Dirac、ETAS、面壁智能、通义千问、火山引擎等数十家生态伙伴深度协同，丰富功能场景的同时，支持主机厂打造差异化智能汽车产品，加速智能化全球化落地。

RazorDCX Sylvania：覆盖全场景的AI普惠路径

同期发布的RazorDCX Sylvania作为中科创达AI大模型上车布局的核心载体，基于高通骁龙座舱平台至尊版（SA8397）打造，与AIBOX方案形成精准互补，共同构建全场景技术体系。

该方案核心性能突出，CPU算力达specint2017rate 80，AI稠密算力320TOPS，可实现单芯片同时承载复杂AI大模型与传统座舱功能，大幅简化生产流程、降低物料成本与组装时间，同时凭借丰富接口设计预留充足升级空间，匹配高端车型长期迭代需求。

而AIBOX方案则以“即插即用”特性适配中低端车型轻量化升级需求，两者共享滴水AIOS核心生态，实现高中低端全层级车型覆盖。

图片来源：中科创达

技术协同上，RazorDCX Sylvania与滴水OS 2.0 Pre深度融合，提供完善的开发框架与工具链，支持主机厂快速低成本定制开发；依托量产级中科创达AIOS成熟车载AI算法与案例，构建丰富应用生态；借助端边云协同架构，可实现多模态交互等AI功能毫秒级响应，意图识别准确率超95%。

中科创达执行总裁、智能汽车事业群总裁常衡生表示：“智能汽车的竞争，本质是AI算力与场景落地能力的竞争。”

此次双产品发布是中科创达应对高端智能汽车市场需求的核心布局，深度整合了公司OS、AI算法积淀，构建“软件生态+硬件载体”协同模式，进一步巩固其在高端智能座舱领域的核心地位。未来，企业将持续以“技术为本，生态为王”战略，推动AI大模型上车规模化落地。

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