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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物理按鍵,拉開電子座艙向智能座艙轉型升級的大幕。《紐約時報》高度評價:Model S內飾承蘋果衣缽[1]。
初代Model S重新定義了電動車,座艙是一項重要的革命成果。但就像智能機淘汰功能機一樣,這場顛覆式創新很快進入到漸進式創新的階段。
在智能座艙轟轟烈烈發展的十年間,大的創新幾乎缺席,取而代之的是功能堆料和體驗修修補補。冰箱彩電大沙發成為標配,大屏多屏被包裝成設計亮點,語音助手雖然接管了部分車輛功能,但交互本質還在原地踏步。
直到ChatGPT一夜爆紅掀開全球AI熱潮,隨后Deepseek半路殺出,大模型的風終于吹進智能座艙,“AI定義汽車”也成為產業共識。
這一共識背后,座艙芯片率先打響算力競賽。原因不難理解,座艙每一次的代際演進都遵循安迪-比爾定律,軟件需求會迅速消耗硬件性能。這意味著,AI定義座艙,必須先對硬件動刀。
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,再到聯發科直接搬出AI算力飆至400TOPS的主動式智能體解決方案,“AI定義座艙”才真正具備了推動“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跨代升級,基于多模態大模型,車內交互能夠融合視覺、聽覺、觸覺多種感知方式,像人類一樣依附感官交流。當系統識別到駕駛員疲勞,可結合語音、警報、方向盤震動主動干預,確保行車安全。
語音助手也從只能識別單一指令到能聽懂一點模糊指令,進階到全新階段,能支持連續對話也能同時處理多條指令。
比如你說“有點冷、播放周杰倫的歌、導航到公司”,AI能一次性解決,不會輕易宕機。
AI定義座艙的本質,是借助大模型的學習和記憶能力,將傳統被動式的服務模式,升級為主動智能的工作模式。
當AI從“感知理解”延伸到“決策控制”,實際就構成了“AI定義座艙”的評判標準,其核心是利用大模型的原生能力,讓汽車從被動響應的工具,進化為主動提供服務的智能體,讓車越用越聰明。
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聯發科副總經理兼車用平臺事業部總經理張豫臺
一個理想的場景是,你早上走出家門,車輛已經根據你的日常習慣調整好座椅和空調溫度,并自主規劃上班路線。
當系統檢測到前方存在潛在的安全風險,可以適時用語音干預輔助駕駛。當你說“跟住前車,別讓人加塞”,系統也能主動調整跟車距離和駕駛策略。
這里面大部分場景已經從概念落地為現實,AI也初步完成了從理解到執行的閉環。一個明顯的信號是,AI加快從云端走向端側推理。
早期車內的AI功能普遍是在云端處理,再傳回車端,保證了準確率但響應很慢,斷網直接卡殼。之后出現了一種混合模式,即云端大模型處理復雜問題,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。
根本原因在于,運行數十上百億參數的大模型往往需要100TOPS以上的算力,硬件性能跟不上,軟件就得做妥協。
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相同性能的模型規模有減小,但端側計算能力始終在提高;圖片來源@Nature
再者,智駕芯片和座艙芯片各有長板,前者強在“看路”,引入VLA(視覺-語言-動作)大模型增強了理解自然語言的能力,但在處理“別讓人加塞”這種帶有個人情緒和社會意圖的指令,依然需要座艙芯片深層思考和準確理解。
這種情況下,如果座艙芯片算力跟不上,就很難支持復雜的實時推理。
所以過去兩年,芯片公司都在推動AI算力從云端向端側的遷移,聯發科C-X1利用雙AI引擎實現了400TOPS的強大算力,讓更多復雜的AI任務可以不再依賴云端。
對AI定義座艙來說,算力也僅僅是一張入場券,算法的訓練部署、艙駕的融合、以及端云的協同都是必不可少的環節。
這恰恰是聯發科在產業側的優勢,其產品和技術布局橫跨端云,覆蓋AI手機、超級電腦、AI汽車到數據中心解決方案,可全面賦能天璣汽車平臺,從AI計算、車載聯接、軟件工具甚至生態打造出業界領先的能力。
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行業普遍預期,汽車很可能會率先跑通“機器人化”的閉環。現在,這場“AI定義座艙”的風暴已經撲面而來。
聯發科的殺手锏
在整個天璣汽車平臺中,性能強大的座艙SoC是打造差異化體驗的核心,也是支撐體驗進化的基石。
當前,座艙芯片的算力分出了低中高三大陣營,高端車對應高算力,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400TOPS,同時沿襲聯發科“高能效”的傳統藝能,功耗表現較優。
不僅如此,C-X1原生支持FP4格式量化技術,可將模型參數的精度壓縮到僅4位,大大節省了內存帶寬,也降低了數據搬運功耗,算力效率大幅提升。全球首發的2nm座艙芯片不出意外又將搶占性能與能效高地。
其實算力遠非聯發科給座艙市場的全部震撼,C-X1不可忽略的亮點是支持多進程服務,簡單理解就是座艙可以同時運行多個大模型或者AI智能體,共享算力不打架。
在AI定義汽車的語境下,硬件是聯發科的看家本領,深層次的優勢更多體現在其對算法的理解與支持,和構建出的讓車企能夠自由開發、快速迭代的軟件生態。這也是聯發科主動式智能座艙解決方案重要的組成部分。
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比如模型部署方面,傳統開發模式需要針對端云兩側不同的硬件進行適配和優化,既復雜也耗時。
而聯發科C-X1集成了英偉達Blackwell GPU,和數據中心GPU架構同源,支持CUDA生態。基于端云協同架構,大模型在數據中心訓練好后,可以快速部署在車上,極大縮減開發與適配周期。
聯發科也提供完整的AI開發套件NeuroPilot SDK,支持主流的AI框架和模型在端側部署,輔以豐富的生態資源,車企可以優先享受全球主流模型廠商的最新研發成果。
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在競爭烈度不斷升級的汽車行業,車企要么快速部署端側大模型,搶占數據閉環的主動權;要么落于人后,錯過建立先發優勢的最佳窗口。
也只有地基打得足夠深、足夠穩,才能開發上層應用,建造百層高樓。
端側大模型逐步落地,上層應用的差異化和體驗最終也會決定汽車的產品競爭力。就像愛優芒不再特殊,社交APP成了新戰場,強如保時捷都在搶發定制版小紅書,每家車企都想拿出一款“殺手級”的AI應用。
聯發科主動式智能座艙解決方案也考慮到這一點,不僅提供完整的軟件方案,還有端云協同工具,協助車企基于實際應用場景靈活設置端云任務協作,也支持各種標準協議,便于云端應用生態快速接入座艙。
相比于競爭對手,聯發科不僅提供技術領先的硬件,其殺手锏恰恰在于用芯片、開發工具鏈和生態打造出了一套深度協同、可規模化落地的完整方案,目的是讓座艙真正進化為一個主動式的智能體。
換句話說,聯發科瞄準的不僅是“AI定義汽車”路上的痛點難題,更是座艙芯片行業破局者的身份。
戰局重塑
聯發科在座艙芯片市場的成功,絕非運氣使然,很大一部分來自于深謀遠慮的布局和橫跨端云的生態建設。具體可以總結為三點:
一是,聯發科沒有把汽車看作成一個孤立的行業,反而基于“移動的智能終端”,讓聯發科能夠將在端側、云側以及AI上打磨了十幾年的經驗帶到汽車行業。就像聯發科的AI版圖也不局限在端側,而是追求端云一體化。
聯發科是最先提出“混合AI”架構的芯片公司,即云端訓練和端側推理相相結合解決大模型部署的難題。
聯發科也是為數不多同時掌握高速SerDes和CPO技術的公司。如果說GPU是云端訓練的引擎,那聯發科提供的就是連接這些引擎的高速公路。在車載聯接領域,聯發科還擁有領先的5G、衛星通信、Wi-Fi8和雙藍牙技術。
貫穿終端設備與應用場景的“端云一體化”全產業鏈戰略,是其技術實力的最終體現。
基于此,云端大模型訓練和車端模型部署變成了共同進化的AI戰略整體,這也為AI定義座艙提供了持續進化的可能。
二是,用游戲體驗作為檢驗座艙芯片性能的試金石。這和聯發科在手機SoC上的策略基本一致,手機游戲受困于性能與功耗的兩難抉擇,極度考驗芯片設計水平。但在聯發科的天璣平臺上,玩重載游戲可以全程不掉幀。
車機游戲同理,能暢玩3A大作也代表具備支持復雜AI推理的基因。CX1集成英偉達GPU,支持硬件級光線追蹤和DLSS 3。如果說主流座艙芯片還停留在影院級效果,那C-X1已經憑借PC級圖形渲染,把座艙變成了頂配游戲機。
比起紙面算力,單位功耗算力(TOPS/W)強大一直是多模態大模型在汽車端落地的物理基礎。
三是,構建開放的AI生態聯盟。相比于高通將谷歌Gemini大模型集成于驍龍數字底盤,聯發科的做法更加開放,不做一錘子買賣,而是既提供感知數據API也提供各種開發工具,支持車企自主部署大模型。
隨著AI深度滲透進汽車的方方面面,過去只賣芯片的商業模式幾乎已經失去競爭力。某種程度上,這也是聯發科構建起的有別于其他競爭對手的體系護城河,AI定義汽車的趨勢,將不斷加固這條護城河。
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相較進入存量博弈的消費電子,座艙芯片市場最明顯的特點是增速快、且整體處于向高端化轉型的階段。
當前,國內10-20萬元價格帶的乘用車規模占比超過40%,座艙芯片的競爭加速向這一主流市場集中。當十幾萬的車全系標配5nm芯片,高端芯片的普及戰便正式打響。
這意味著,哪怕市場份額只增加個位數,也能帶來可觀的增量。
按照佐思汽研的數據,去年12月,聯發科在20-35萬中高端車市場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,其在高端市場的存在感會更明顯。
時至今日,端側大模型加速量產,AI定義汽車的時代已經觸手可及。聯發科的主動式智能體座艙解決方案畫出了一條全新的起跑線,既關乎其高端化轉型,也埋下了座艙芯片戰局重塑的伏筆,和更多想象空間。
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[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,聯發科強勢崛起,同比增3.6倍,佐思汽研
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