AI 座舱芯片，走入全民时代

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。

$英特尔(INTC)$ $高通(QCOM)$