AI 座舱芯片，走入全民时代

作者｜安富建

当高通骁龙 8295 仍在高端车型定义算力标杆时，联发科 3nm 制程的 CT-X1 以 400 TOPS AI 算力刷新性能天花板，英特尔则携首款车载独立显卡 ARC A760-A 入局，其平台算力达到集成显卡的 4 倍，而芯驰科技的 X10 则以 4nm 工艺和 40 TOPS NPU 算力瞄准 10-20 万元主流市场。

2025 年，这场从「参数竞赛」转向「场景比拼」的 AI 座舱芯片之战，正将汽车智能化推向「全民时代」。

高工智能汽车研究院数据显示，2024 年中国市场智能座舱前装搭载率已达 73.4%，2025 年将突破 80%。数据背后，一场结构性变化正在发生：DeepSeek 等大模型半个月内吸引超 20 家车企接入，端侧 7B 参数模型部署成本骤降，AI 交互从「功能堆砌」升级为「主动服务」。

国际大厂凭借制程与算力优势抢占高地，而本土厂商以「场景定义芯片」重构竞争规则。芯驰 X10 通过 1800 GFLOPS GPU 与 154 GB/s 内存带宽，在 7B 模型端侧部署与多屏交互间找到平衡点，直击主流用户对「高性价比智能」的核心需求。

01、AI 座舱芯片兴起，本土厂商迎来「超车」拐点

如果说新能源转型给了中国汽车产业换道先行的机遇，那么 AI 座舱芯片的全民化趋势，则为本土半导体企业创造了与国际巨头平等竞技的新赛场。2024 年初，行业首个纯端侧部署的多模态感知大模型蔚来 NOMI GPT 正式上线。今年年初，出现了 DeepSeek「上车潮」。AI 座舱芯片在过去的一年多时间里，迈过「从 0 到 1」初期阶段，进入产品爆发期：

高通骁龙 8295 成为智能座舱芯片的主流，也奠定了高分辨率多屏座舱和生成式 AI 应用落地的基础；英特尔的首款 AI 增强型软件定义汽车 SoC（SDV SoC），是全球首款采用 Chiplet 架构的车规级芯片；联发科 CT-X1 作为全球首款 3nm 车规座舱芯片，CPU 算力约 260K DMIPS，可支持 130 亿参数的大语言模型。

在这些技术光环背后，隐藏着全民智能化进程的关键密码：当联发科 CT-X1 支持 13B 参数大模型时，芯驰科技 X10 选择专注优化 7B 模型的端侧部署——技术参数之外，比拼的更是对全民市场需求差异化的精准把控。当前，在 AI 座舱芯片的竞争格局中，消费电子与科技公司优势明显。

据盖世汽车研究院发布的《智能驾驶与智能座舱 AI 芯片产业报告（2024 版）》，高通仍旧「一家独大」，占据 2024 年 AI 座舱芯片的 67% 市场份额，但霸主地位已然松动，迎来了各路同类产品挑战。芯驰科技新一代产品 X10，定位「全民 AI 时代座舱处理器新标杆」，采用 4nm 先进制程，专门为 10-20 万价格区间主流市场打造，具有强大的 AI 能力，特别是对 AI 大模型的支持，可以完成不同应用场景下的高吞吐量、持续运行的 AI 计算任务。

AI 座舱芯片的出现，让本土厂商迎来对国际巨头的弯道超车的「拐点」。在油车时代，汽车芯片由英飞凌、瑞萨、ST、TI 和 NXP 几大厂商垄断。在新能源时代，高通、联发科、AMD、三星和英特尔等消费级芯片厂商崛起，堆高算力参数成为赛场竞争焦点。

如今，高算力芯片方兴未艾，AI 座舱芯片成为新一轮引爆点，本土厂商开始活跃。此前，芯驰科技推出的「爆款」X9 系列智能座舱产品实现数百万片量产交付。2024 年，车企选用本土方案占比提升至 7.4%，较 2023 年（同期为 2.5%）提升了 3 倍之多。其中，本土市场份额最高、搭载车型最多的智能座舱芯片厂商就是芯驰科技，在 2024 年市场份额上升至 3.57%。

2025 年第一季度，盖世汽车研究院最新数据显示，10 万元以上的车型中，芯驰的 X9 系列座舱芯片装机量位居本土第一名。在此基础上，预计 2026 年量产的 X10，能否继续巩固芯驰在智能座舱领域的实力，迎击高通等国际巨头？在风起云涌的座舱芯片市场变迁中，本土芯片厂商呈现了中国市场本地产业链协同进取的可能性。芯驰科技 CTO 孙鸣乐在接受汽车之心采访时指出，中国汽车产业的本土化生态正成为核心竞争优势：「得益于庞大的用户基数与车企对新技术的积极拥抱，本土厂商能够深度联动产业链——从芯片设计阶段便与车企、算法公司开展模型适配与软硬件联调。」这种「需求直通研发」的协同创新机制，是国际厂商难以复制的护城河。

芯驰科技基于 X10 芯片打造的开发平台，可同步接入车企的 AI 模型训练框架，实现从算法优化到硬件适配的链路打通，与车企共建「场景定义芯片」的协作范式，最终落地「用户可感知、车企愿买单」的智能化功能。中国市场以高性价比和全民化为导向的需求，要求芯片厂商在成本控制、场景聚焦和迭代速度上实现极致平衡——而国际厂商虽具备全球化技术储备，但其多元化市场布局和长周期开发模式，往往难以迅速匹配车企的敏捷性需求。

02定义全民时代的 AI 座舱芯片方法论

当汽车智能化进入全民时代，AI 座舱芯片的开发理念正在发生转变：从技术驱动转向场景驱动，从参数竞赛转向实用主义。2025 年，高阶智驾的量产落地加速，高速 NOA、城市 NOA 高阶智驾正向 10 万~20 万元的主流价格区间普及。算力需求更低的 DeepSeek 等 AI 大模型的出现，让深度满足人机交互需求的 AI 座舱芯片，有望在主流市场大规模部署。

曾经，高通凭借着骁龙 8155 以智能座舱市场的开拓者横扫全场，而今在 AI 座舱芯片市场，本土厂商展现出「场景理解力」优势。在产品定义上，本土厂商从场景驱动进行产品设计，产品不仅具备异构多核大算力、高带宽、高内存的特性，还有良好的架构、IP 以及生态。摆脱简单模仿传统智能座舱芯片的迭代路径，AI 座舱芯片正在改变市场游戏规则：从传统关注单一硬件参数指标转向关注实现方式和实际效果转变，以软件定义汽车的方式参与产品价值体系的重构。

设计理念进化的本质，是全民智能化诉求的工程化呈现。芯驰科技 X10 重点针对两个层面做出产品差异化：一是算力，二是带宽。芯驰科技 X10 系列产品采用专为 AI 计算优化的 ARMv9.2 CPU 架构，CPU 性能高达 200K DMIPS。同时，X10 还集成 1800 GFLOPS GPU 和 40 TOPS NPU，充分满足 7B 多模态大模型（比如 DeepSeek 蒸馏版本）端侧部署条件，满足产品响应速度和实时性。

算力之外，X10 通过集成丰富的传感器接口（支持 DMS、车外环境感知、车身网络数据），为 AI 大模型提供全方位信息输入。X10 配置了高达 128-bit 的 LPDDR5X 内存接口，速度达到 9600 MT/s。154 GB/s 带宽更是当前旗舰座舱芯片带宽的两倍以上，确保既能够运行 7B 大模型，又可以为传统座舱功能（如仪表、HUD、导航）多应用保留。「够用且好用」，这一产品策略恰恰印证全民智能化时代的核心诉求——消费者不再为冗余算力买单，而是为真实场景的体验升级付费。通过算力和带宽优化，X10 聚焦「小模型快速响应、中等模型多模态交互、云端大模型复杂任务」的 AI 座舱场景，提升了芯片适用性。

有强大的 AI 能力的 X10，能否继承 X9「爆款」潜质，正在等待量产验证。通过产品的平台化设计和良好的软硬件兼容性，以及构建开放多元的 AI 生态体系，可极大降低 AI 座舱开发的门槛，缩短部署周期，推动技术普惠化。芯驰科技围绕 X10 的 SDK 提供标准化模型调用接口，支持 DeepSeek、Qwen、Llama 等开源大模型，已与 Tier1（斑马智行）、AI 公司（面壁智能）等伙伴合作开发。

目前，北汽基于 X9 系列打造的本土化智能座舱平台已规模量产，计划率先搭载 X10 推出新一代 AI 座舱平台。

03从核心场景出发，打造一款「好用」的 AI 座舱芯片

全民智能化不是技术参数的向下兼容，而是用户体验的向上突破。传统座舱系统，存在功能堆砌过多、用户需要频繁操作的体验。打造全民时代的 AI 座舱芯片，「好用」关键在于从主流用户核心应用场景的出发。

AI 大模型在端侧本地化部署能够更好计算运行，并充分发挥其智能优势。芯驰科技 X10 侧重端侧部署，不仅有效避免 AI 大模型数据上云之后，用户反复调用带来的巨量花费，而且端侧推理延迟能够降至毫秒级，并保护用户隐私内容。即便在隧道、山区等网络环境不佳的状态里，端侧大模型仍能提供无中断服务。据亿欧智库《2025 中国多模态 AI 大模型座舱应用洞察研究报告》统计，部分车企已实现将 83% 的 AI 推理任务从云端迁移至车端。

大约在半年多以前，国内车厂开始探索和尝试在座舱端侧部署大模型。评估一款端侧大模型部署实际效果，需要综合考虑几项指标，比如输入长度（Context Length）、首个 token 生成延迟（First Token Latency）以及持续输出速度（Tokens per Second）。

经过与多家算法公司、车厂等合作伙伴沟通，芯驰科技发现一项业内普遍共识，即「模型参数」与「用户感知」的曲线：从 1.5B 到 3B 提升不大，到 7B 有较大提升，而从 7B 到 13B 的提升感知相对有限。过高的配置可能超出主流用户的实际需求，而过低价格则可能以牺牲体验为代价。

7B 大模型，成为当下端侧部署兼顾智能化性能与成本的「最佳平衡点」。芯驰科技 X10 的目标设定为支持 7B 模型的端侧部署，提供性价比最高的解决方案，优先满足核心场景需求。这种场景化思维正在重塑智能座舱的价值链。

当前，用户对智能座舱的认知仍主要基于工具属性，最具有开发性价比的智能座舱功能是用车服务类，比如 AI 停车助手、行程规划、智能服务、用车指南、多音区语音识别等。结合本地感知（摄像头、麦克风）和车辆数据的应用，厂商首要在乎驾驶安全性、出行效率等智能座舱芯片的功能开发。用户可以通过语音交互唤起复杂任务，比如，「帮我恢复到前两天开这辆车时的座椅和空调设置」。

而需要更大算力支撑的产品体验，比如 3A 游戏，更适用于对游戏有极致追求的小群体。当 AI 座舱芯片走出实验室，真正驶入寻常百姓家，这场技术革命才显现出真正的社会价值。

回归商业逻辑，从广大用户真实需求出发，智能座舱变革的浪潮，或将开启本土厂商超越国际大厂的序曲。从高端玩具到全民标配，从参数狂欢到实用主义，AI 座舱芯片的进化轨迹，正在书写中国智能汽车产业「技术民主化」的新篇章。