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      汽車芯片,AI定義新戰(zhàn)場(chǎng)

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      智能座艙一詞真正流行起來是在2012年,特斯拉Model S用一塊17英寸中控屏取代了多數(shù)物理按鍵,拉開電子座艙向智能座艙轉(zhuǎn)型升級(jí)的大幕。《紐約時(shí)報(bào)》高度評(píng)價(jià):Model S內(nèi)飾承蘋果衣缽[1]。

      初代Model S重新定義了電動(dòng)車,座艙是一項(xiàng)重要的革命成果。但就像智能機(jī)淘汰功能機(jī)一樣,這場(chǎng)顛覆式創(chuàng)新很快進(jìn)入到漸進(jìn)式創(chuàng)新的階段。

      在智能座艙轟轟烈烈發(fā)展的十年間,大的創(chuàng)新幾乎缺席,取而代之的是功能堆料和體驗(yàn)修修補(bǔ)補(bǔ)。冰箱彩電大沙發(fā)成為標(biāo)配,大屏多屏被包裝成設(shè)計(jì)亮點(diǎn),語音助手雖然接管了部分車輛功能,但交互本質(zhì)還在原地踏步。

      直到ChatGPT一夜爆紅掀開全球AI熱潮,隨后Deepseek半路殺出,大模型的風(fēng)終于吹進(jìn)智能座艙,“AI定義汽車”也成為產(chǎn)業(yè)共識(shí)。

      這一共識(shí)背后,座艙芯片率先打響算力競(jìng)賽。原因不難理解,座艙每一次的代際演進(jìn)都遵循安迪-比爾定律,軟件需求會(huì)迅速消耗硬件性能。這意味著,AI定義座艙,必須先對(duì)硬件動(dòng)刀。

      主流座艙芯片算力從8TOPS卷到30TOPS,一車搭載量從一顆增至兩顆,再到聯(lián)發(fā)科直接搬出AI算力飆至400TOPS的主動(dòng)式智能體解決方案,“AI定義座艙”才真正具備了推動(dòng)“AI定義汽車”落地的可能。

      AI定義汽車

      在“AI定義汽車”的宏大敘事中,“AI定義座艙”既是門面,也是用戶感知AI能力的最直觀窗口。

      最典型的是交互體驗(yàn)跨代升級(jí),基于多模態(tài)大模型,車內(nèi)交互能夠融合視覺、聽覺、觸覺多種感知方式,像人類一樣依附感官交流。當(dāng)系統(tǒng)識(shí)別到駕駛員疲勞,可結(jié)合語音、警報(bào)、方向盤震動(dòng)主動(dòng)干預(yù),確保行車安全。

      語音助手也從只能識(shí)別單一指令到能聽懂一點(diǎn)模糊指令,進(jìn)階到全新階段,能支持連續(xù)對(duì)話也能同時(shí)處理多條指令。

      比如你說“有點(diǎn)冷、播放周杰倫的歌、導(dǎo)航到公司”,AI能一次性解決,不會(huì)輕易宕機(jī)。

      AI定義座艙的本質(zhì),是借助大模型的學(xué)習(xí)和記憶能力,將傳統(tǒng)被動(dòng)式的服務(wù)模式,升級(jí)為主動(dòng)智能的工作模式。

      當(dāng)AI從“感知理解”延伸到“決策控制”,實(shí)際就構(gòu)成了“AI定義座艙”的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),其核心是利用大模型的原生能力,讓汽車從被動(dòng)響應(yīng)的工具,進(jìn)化為主動(dòng)提供服務(wù)的智能體,讓車越用越聰明。


      聯(lián)發(fā)科副總經(jīng)理兼車用平臺(tái)事業(yè)部總經(jīng)理張?jiān)ヅ_(tái)

      一個(gè)理想的場(chǎng)景是,你早上走出家門,車輛已經(jīng)根據(jù)你的日常習(xí)慣調(diào)整好座椅和空調(diào)溫度,并自主規(guī)劃上班路線。

      當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到前方存在潛在的安全風(fēng)險(xiǎn),可以適時(shí)用語音干預(yù)輔助駕駛。當(dāng)你說“跟住前車,別讓人加塞”,系統(tǒng)也能主動(dòng)調(diào)整跟車距離和駕駛策略。

      這里面大部分場(chǎng)景已經(jīng)從概念落地為現(xiàn)實(shí),AI也初步完成了從理解到執(zhí)行的閉環(huán)。一個(gè)明顯的信號(hào)是,AI加快從云端走向端側(cè)推理。

      早期車內(nèi)的AI功能普遍是在云端處理,再傳回車端,保證了準(zhǔn)確率但響應(yīng)很慢,斷網(wǎng)直接卡殼。之后出現(xiàn)了一種混合模式,即云端大模型處理復(fù)雜問題,車端剪枝或量化過的小模型處理簡(jiǎn)單指令,整體方案仍偏向妥協(xié)。

      根本原因在于,運(yùn)行數(shù)十上百億參數(shù)的大模型往往需要100TOPS以上的算力,硬件性能跟不上,軟件就得做妥協(xié)。



      相同性能的模型規(guī)模有減小,但端側(cè)計(jì)算能力始終在提高;圖片來源@Nature

      再者,智駕芯片和座艙芯片各有長(zhǎng)板,前者強(qiáng)在“看路”,引入VLA(視覺-語言-動(dòng)作)大模型增強(qiáng)了理解自然語言的能力,但在處理“別讓人加塞”這種帶有個(gè)人情緒和社會(huì)意圖的指令,依然需要座艙芯片深層思考和準(zhǔn)確理解。

      這種情況下,如果座艙芯片算力跟不上,就很難支持復(fù)雜的實(shí)時(shí)推理。

      所以過去兩年,芯片公司都在推動(dòng)AI算力從云端向端側(cè)的遷移,聯(lián)發(fā)科C-X1利用雙AI引擎實(shí)現(xiàn)了400TOPS的強(qiáng)大算力,讓更多復(fù)雜的AI任務(wù)可以不再依賴云端。

      對(duì)AI定義座艙來說,算力也僅僅是一張入場(chǎng)券,算法的訓(xùn)練部署、艙駕的融合、以及端云的協(xié)同都是必不可少的環(huán)節(jié)。

      這恰恰是聯(lián)發(fā)科在產(chǎn)業(yè)側(cè)的優(yōu)勢(shì),其產(chǎn)品和技術(shù)布局橫跨端云,覆蓋AI手機(jī)、超級(jí)電腦、AI汽車到數(shù)據(jù)中心解決方案,可全面賦能天璣汽車平臺(tái),從AI計(jì)算、車載聯(lián)接、軟件工具甚至生態(tài)打造出業(yè)界領(lǐng)先的能力。



      行業(yè)普遍預(yù)期,汽車很可能會(huì)率先跑通“機(jī)器人化”的閉環(huán)。現(xiàn)在,這場(chǎng)“AI定義座艙”的風(fēng)暴已經(jīng)撲面而來。

      聯(lián)發(fā)科的殺手锏

      在整個(gè)天璣汽車平臺(tái)中,性能強(qiáng)大的座艙SoC是打造差異化體驗(yàn)的核心,也是支撐體驗(yàn)進(jìn)化的基石。

      當(dāng)前,座艙芯片的算力分出了低中高三大陣營(yíng),高端車對(duì)應(yīng)高算力,制程方面也全面攻入7nm以下。作為全球首款3nm AI座艙芯片,C-X1的AI算力高達(dá)400TOPS,同時(shí)沿襲聯(lián)發(fā)科“高能效”的傳統(tǒng)藝能,功耗表現(xiàn)較優(yōu)。

      不僅如此,C-X1原生支持FP4格式量化技術(shù),可將模型參數(shù)的精度壓縮到僅4位,大大節(jié)省了內(nèi)存帶寬,也降低了數(shù)據(jù)搬運(yùn)功耗,算力效率大幅提升。全球首發(fā)的2nm座艙芯片不出意外又將搶占性能與能效高地。

      其實(shí)算力遠(yuǎn)非聯(lián)發(fā)科給座艙市場(chǎng)的全部震撼,C-X1不可忽略的亮點(diǎn)是支持多進(jìn)程服務(wù),簡(jiǎn)單理解就是座艙可以同時(shí)運(yùn)行多個(gè)大模型或者AI智能體,共享算力不打架。

      在AI定義汽車的語境下,硬件是聯(lián)發(fā)科的看家本領(lǐng),深層次的優(yōu)勢(shì)更多體現(xiàn)在其對(duì)算法的理解與支持,和構(gòu)建出的讓車企能夠自由開發(fā)、快速迭代的軟件生態(tài)。這也是聯(lián)發(fā)科主動(dòng)式智能座艙解決方案重要的組成部分。



      比如模型部署方面,傳統(tǒng)開發(fā)模式需要針對(duì)端云兩側(cè)不同的硬件進(jìn)行適配和優(yōu)化,既復(fù)雜也耗時(shí)。

      而聯(lián)發(fā)科C-X1集成了英偉達(dá)Blackwell GPU,和數(shù)據(jù)中心GPU架構(gòu)同源,支持CUDA生態(tài)。基于端云協(xié)同架構(gòu),大模型在數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練好后,可以快速部署在車上,極大縮減開發(fā)與適配周期。

      聯(lián)發(fā)科也提供完整的AI開發(fā)套件NeuroPilot SDK,支持主流的AI框架和模型在端側(cè)部署,輔以豐富的生態(tài)資源,車企可以優(yōu)先享受全球主流模型廠商的最新研發(fā)成果。



      在競(jìng)爭(zhēng)烈度不斷升級(jí)的汽車行業(yè),車企要么快速部署端側(cè)大模型,搶占數(shù)據(jù)閉環(huán)的主動(dòng)權(quán);要么落于人后,錯(cuò)過建立先發(fā)優(yōu)勢(shì)的最佳窗口。

      也只有地基打得足夠深、足夠穩(wěn),才能開發(fā)上層應(yīng)用,建造百層高樓。

      端側(cè)大模型逐步落地,上層應(yīng)用的差異化和體驗(yàn)最終也會(huì)決定汽車的產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。就像愛優(yōu)芒不再特殊,社交APP成了新戰(zhàn)場(chǎng),強(qiáng)如保時(shí)捷都在搶發(fā)定制版小紅書,每家車企都想拿出一款“殺手級(jí)”的AI應(yīng)用。

      聯(lián)發(fā)科主動(dòng)式智能座艙解決方案也考慮到這一點(diǎn),不僅提供完整的軟件方案,還有端云協(xié)同工具,協(xié)助車企基于實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景靈活設(shè)置端云任務(wù)協(xié)作,也支持各種標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議,便于云端應(yīng)用生態(tài)快速接入座艙。

      相比于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,聯(lián)發(fā)科不僅提供技術(shù)領(lǐng)先的硬件,其殺手锏恰恰在于用芯片、開發(fā)工具鏈和生態(tài)打造出了一套深度協(xié)同、可規(guī)模化落地的完整方案,目的是讓座艙真正進(jìn)化為一個(gè)主動(dòng)式的智能體。

      換句話說,聯(lián)發(fā)科瞄準(zhǔn)的不僅是“AI定義汽車”路上的痛點(diǎn)難題,更是座艙芯片行業(yè)破局者的身份。

      戰(zhàn)局重塑

      聯(lián)發(fā)科在座艙芯片市場(chǎng)的成功,絕非運(yùn)氣使然,很大一部分來自于深謀遠(yuǎn)慮的布局和橫跨端云的生態(tài)建設(shè)。具體可以總結(jié)為三點(diǎn):

      一是,聯(lián)發(fā)科沒有把汽車看作成一個(gè)孤立的行業(yè),反而基于“移動(dòng)的智能終端”,讓聯(lián)發(fā)科能夠?qū)⒃诙藗?cè)、云側(cè)以及AI上打磨了十幾年的經(jīng)驗(yàn)帶到汽車行業(yè)。就像聯(lián)發(fā)科的AI版圖也不局限在端側(cè),而是追求端云一體化。

      聯(lián)發(fā)科是最先提出“混合AI”架構(gòu)的芯片公司,即云端訓(xùn)練和端側(cè)推理相相結(jié)合解決大模型部署的難題。

      聯(lián)發(fā)科也是為數(shù)不多同時(shí)掌握高速SerDes和CPO技術(shù)的公司。如果說GPU是云端訓(xùn)練的引擎,那聯(lián)發(fā)科提供的就是連接這些引擎的高速公路。在車載聯(lián)接領(lǐng)域,聯(lián)發(fā)科還擁有領(lǐng)先的5G、衛(wèi)星通信、Wi-Fi8和雙藍(lán)牙技術(shù)。

      貫穿終端設(shè)備與應(yīng)用場(chǎng)景的“端云一體化”全產(chǎn)業(yè)鏈戰(zhàn)略,是其技術(shù)實(shí)力的最終體現(xiàn)。

      基于此,云端大模型訓(xùn)練和車端模型部署變成了共同進(jìn)化的AI戰(zhàn)略整體,這也為AI定義座艙提供了持續(xù)進(jìn)化的可能。

      二是,用游戲體驗(yàn)作為檢驗(yàn)座艙芯片性能的試金石。這和聯(lián)發(fā)科在手機(jī)SoC上的策略基本一致,手機(jī)游戲受困于性能與功耗的兩難抉擇,極度考驗(yàn)芯片設(shè)計(jì)水平。但在聯(lián)發(fā)科的天璣平臺(tái)上,玩重載游戲可以全程不掉幀。

      車機(jī)游戲同理,能暢玩3A大作也代表具備支持復(fù)雜AI推理的基因。CX1集成英偉達(dá)GPU,支持硬件級(jí)光線追蹤和DLSS 3。如果說主流座艙芯片還停留在影院級(jí)效果,那C-X1已經(jīng)憑借PC級(jí)圖形渲染,把座艙變成了頂配游戲機(jī)。

      比起紙面算力,單位功耗算力(TOPS/W)強(qiáng)大一直是多模態(tài)大模型在汽車端落地的物理基礎(chǔ)。

      三是,構(gòu)建開放的AI生態(tài)聯(lián)盟。相比于高通將谷歌Gemini大模型集成于驍龍數(shù)字底盤,聯(lián)發(fā)科的做法更加開放,不做一錘子買賣,而是既提供感知數(shù)據(jù)API也提供各種開發(fā)工具,支持車企自主部署大模型。

      隨著AI深度滲透進(jìn)汽車的方方面面,過去只賣芯片的商業(yè)模式幾乎已經(jīng)失去競(jìng)爭(zhēng)力。某種程度上,這也是聯(lián)發(fā)科構(gòu)建起的有別于其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的體系護(hù)城河,AI定義汽車的趨勢(shì),將不斷加固這條護(hù)城河。



      相較進(jìn)入存量博弈的消費(fèi)電子,座艙芯片市場(chǎng)最明顯的特點(diǎn)是增速快、且整體處于向高端化轉(zhuǎn)型的階段。

      當(dāng)前,國(guó)內(nèi)10-20萬元價(jià)格帶的乘用車規(guī)模占比超過40%,座艙芯片的競(jìng)爭(zhēng)加速向這一主流市場(chǎng)集中。當(dāng)十幾萬的車全系標(biāo)配5nm芯片,高端芯片的普及戰(zhàn)便正式打響。

      這意味著,哪怕市場(chǎng)份額只增加個(gè)位數(shù),也能帶來可觀的增量。

      按照佐思汽研的數(shù)據(jù),去年12月,聯(lián)發(fā)科在20-35萬中高端車市場(chǎng)的份額從上年同期的0.4%增至8.5%,增速超過2000%[2]。隨著C-X1芯片批量裝車,其在高端市場(chǎng)的存在感會(huì)更明顯。

      時(shí)至今日,端側(cè)大模型加速量產(chǎn),AI定義汽車的時(shí)代已經(jīng)觸手可及。聯(lián)發(fā)科的主動(dòng)式智能體座艙解決方案畫出了一條全新的起跑線,既關(guān)乎其高端化轉(zhuǎn)型,也埋下了座艙芯片戰(zhàn)局重塑的伏筆,和更多想象空間。





      [1] One Big Step for Tesla, One Giant Leap for E.V.’s,The New York Times

      [2] 12月座艙域控SoC破160萬,聯(lián)發(fā)科強(qiáng)勢(shì)崛起,同比增3.6倍,佐思汽研

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      史海孤雁
      2026-05-09 19:55:18
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