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?！都~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)?，F(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，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)?；诙嗽茀f(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)?；涞氐耐暾桨?，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