智能汽車芯片的變局，藏在這次握手里

2023年5月臺北電腦展，英偉達創始人兼CEO黃仁勛在結束了自家產品發布和演講后匆匆離席。再次出現時，黃仁勛已經來到聯發科展臺，握住了多年老友、聯發科CEO蔡力行的手。

借此，英偉達、聯發科兩大芯片設計巨頭宣布聯手，“發達聯盟”就此成型，面向風起云涌又前景無限的智能汽車，打造開發全新汽車芯片。

兩年后，“發達聯盟”在上海車展發力。4月23日，聯發科發布了基于雙方最頂尖技術打造的天璣汽車旗艦座艙平臺C-X1。

絕大多數消費者乃至汽車行業人士，并不清楚這枚旗艦級座艙芯片背后的產業故事，但它的的確確串聯起了智能汽車芯片的過去和未來。

頂峰再聚首

雖然英偉達與聯發科如今打得火熱，但時間倒退十余年，雙方其實是在移動SoC上相互競爭的對手。

那時聯發科作為第一批國產智能手機的核心供應商，其“Turn-key”方案大放異彩，在“中華酷聯”的崛起中占得先機。而英偉達從顯卡轉戰而來，為了推介自家手機芯片，黃仁勛曾為小米3發布會站臺，高喊“我也是米粉”。

2014年，兩家公司短暫相交的命運線慢慢錯開，并在漫長的堅持與等待中，分別找到了自己新的成長曲線：

因為基帶、功耗等問題難解，英偉達當年宣布將退出移動SoC市場，重心逐步轉向AI芯片，最終以超前布局等來了AI的爆發，成為AI生態的首席賣鏟人。

同年，聯發科發布八核手機處理器MT6795，向高端移動SoC發起沖擊，并在5G時代到來后愈戰愈勇，出貨量霸榜同時，憑借天璣9000系列在高端手機SoC市場與高通并列雙雄。

雙方的汽車芯片業務也因之分化：

聯發科承襲移動SoC的稟賦，為全球車企車機提供座艙、通信芯片，天璣汽車座艙平臺累計出貨量超2000萬套，成為市場上重要的參與者。

由于如今汽車座艙SoC多與移動SoC同源，在天璣9000系列成功拿下高端手機SoC市場之時，天璣汽車座艙平臺也迎來了沖向高端的絕佳時機。2023年，聯發科就規劃好了全球首款3nm汽車座艙芯片——能一芯帶多屏、運行130億參數大模型、CPU與AI性能皆強于目前市場旗艦的MT8678。

聯發科去年發布的旗艦座艙芯片MT8678

英偉達將移動SoC投向汽車座艙短暫試水后，選擇All in自動駕駛，客戶從特斯拉、自動駕駛創業公司拓展到國內造車新勢力、傳統車企，一步步成為下游研發高級輔助駕駛、自動駕駛難以繞開的選擇，并在2022年發布了首款單芯算力達1000Tops的自動駕駛芯片Thor。

英偉達旗艦智駕芯片Thor

按照規劃，這兩枚芯片預計都會在2025年后量產裝車。因為規劃激進、制程先進，它們今年在性能上都是各自領域中暫無敵手的存在，也順理成章獲得了不少車企的訂單。

至此，聯發科、英偉達漸漸有成為智能汽車芯片遙相呼應又涇渭分明的雙峰之勢——前者旗艦級智能座艙芯片沖高效果顯著，后者旗艦級智能駕駛芯片獨孤求敗。

但歷史的洪流還是讓兩家公司再度聚首。只不過，曾經在移動SoC市場交鋒的雙方這一次沒有對壘，而是選擇了攜手。

而聯發科與英偉達之所以愿意合作，一方面是因為蔡力行與黃仁勛有近三十年的交情；另一方面，汽車行業兩個既是機遇又充滿挑戰的趨勢，都擺在了兩位CEO面前：

生成式大模型的上車熱潮，與越來越深入的艙駕融合。

強強聯手

今年Deepseek R1在春節爆火后，國內不少車企連夜宣布接入R1——被強化學習淬煉過的R1足夠聰明，車企寄望它讓座艙中的智能助手變得真智能，從而贏得更多訂單。

但無一例外地，車企都是以云端部署的方式接入R1，其響應速度、數據隱私都難以得到保證。將模型放在車端座艙芯片本地部署可以避免這些問題。然而，盡管現有座艙芯片的AI算力已經長足進步，仍與云端算力仍相去甚遠，根本無力運行6710億參數的Deepseek R1。

為了實現大模型的本地部署，業界做了大量包括蒸餾、量化在內的努力，試圖縮減模型參數量。但一個既能看懂圖、又能聽懂話，能更好理解人類意圖的多模態大模型，參數量依舊是70億起步，數百億為宜。

這為包括聯發科在內的座艙芯片供應商提了個難題：

座艙對AI算力的要求在往小型服務器發展，芯片AI計算模塊越大越好，但座艙SoC又天生需要多樣化的計算單元應對不同任務。特別是制程迭代到3nm，芯片面積寸土寸金，CPU、GPU、基帶等模塊已占據大量空間，大肆堆疊AI計算模塊要么容易顧此失彼，要么被迫擴大芯片面積導致成本失控。

而英偉達雖然有意助力生成式大模型在智能座艙的落地，為其AI賣鏟生意再添一片富礦，但英偉達已退出座艙芯片市場多年，且手中缺乏基帶，難以為座艙提供集成度高、能力完整的SoC方案。

面對智能座艙對算力的層層加碼和既要又要，聯發科與英偉達果斷選擇合作，將兩者的優勢以一種物理距離極短的方式整合到一起——Chiplet（芯粒）。

Chiplet示意圖

Chiplet引入了模塊化概念，它通過高帶寬的先進封裝技術，可將不同功能、不同制程、乃至不同廠商的多枚芯片裸片拼接在一起，克服了單芯片面積越大，良率越低、成本越高的難題，能以更低的成本達成更好的計算能力。

在聯發科與英偉達的合作中，聯發科C-X1就以Chiplet的形式，將英偉達最新Blackwell架構的GPU集成在內，將整枚芯片打造成了旗艦中的旗艦：

因為用上3nm制程和Arm最新的V9.2-A大核架構，C-X1的CPU單核性能據估算領先高通8295 80%，而其CPU為12核設計，足以應對6-12個屏幕的多任務計算；

由于集成英偉達的GPU，C-X1擁有10.2 TFLOPS浮點算力，支持英偉達獨家的DLSS技術，渲染性能趕上主流甜品級獨立顯卡，意味著其不僅可以帶動高清大屏的復雜動效，還能支持在車載大屏上流暢游玩3A游戲。

最重要的是，C-X1內建的NPU與英偉達的GPU組成的雙AI引擎，可以總共提供400TOPS AI算力。為了最大限度地降低模型訓練后部署到車上的難度、精度損失與內存開銷，C-X1引入了對FP4格式量化的硬件級支持，將內存帶寬的使用降低了50%。

據估算，C-X1大語言模型推理性能比競品高350%。

而在成本端，盡管C-X1參數豪華，但運用Chiplet集成4nm制程的英偉達GPU，幫助其減少了3nm晶圓的使用面積，達成了成本1+1＜2、效果1+1＞2的表現。

對消費者來說，這些眼花繚亂的數字會在未來幾年轉化為看得見摸得著的智能座艙體驗：

當芯片有能力運行數百億參數的多模態大模型，語音助手才不會總是化身尬聊助手；DMS（駕駛員注意力監測系統）才不至于時不時誤觸發；座艙對用戶意圖的理解、對艙內外環境的感知才會更準確，個性化推薦才會更精準。

屆時，一個真正達到AI Agent（智能體）水平的，能根據用戶一句話（甚至一個表情）就完成一個連貫任務（而不是一戳一蹦跶）的真·智能助手，才有機會誕生在汽車座艙里。

而這只是聯發科與英偉達合作的一部分。

你中有我

去年，某新勢力車廠生產的新車型，將智艙芯片與智駕芯片集成到了同一塊PCB板上，將整車電子電氣架構從域控向中央計算推進了一步。

對新計算平臺的一個典型運用，是將4枚智駕芯片Orin X共計1016T AI算力的富余部分抽調出來，運行AI算力60T的座艙芯片力有不逮的神經網絡與應用。

盡管這讓人們開始懷疑車廠硬件配置過度冗余的“嫌疑”，但也反映出一種技術趨勢：艙駕融合，正在進入新的階段。

傳統上，汽車智艙與智駕芯片各自獨立，各司其職。但隨著車企試圖提供越來越好的體驗，汽車越來越智能，智艙與智駕之間必然產生頻繁的數據交換和能力調用，此時兩枚芯片貼得越近，效果越好，單位成本越低——距離上的融合有助于能力的融合，正如人類的大腦和小腦緊靠在一起。

面向這一趨勢，基于對彼此的信任和能力的互補，聯發科與英偉達合作，開發了“我提供智艙芯片、你提供智駕芯片“的One Board艙駕融合方案。

在硬件上，聯發科的C-X1與英偉達的Thor可以被集成在一塊板卡上以降低成本、提升互聯互通效果。而在軟件上，雙方更進一步，聯發科主動適配了英偉達的車載操作系統套件NVIDIA Drive OS。

C-X1支持運行NVIDIA Drive OS

C-X1和Thor都運行NVIDIA Drive OS的意義在于，智艙和智駕之間的互動將不再局限于數據交換和單向的能力調用，在同一操作系統下，兩者可以實現資源池化，即硬件資源可以被抽象到一個池子中，供車上的應用自由調用。

而硬件資源尤其是AI算力的豐沛、自由流動，往往是培育更強大AI應用的土壤，車企將得以提供更豐富、更精細、具備全局智能屬性的用車體驗。

比如，未來的智能駕駛可以分析車內乘客是否入睡，從而決定行車模式是否應當更舒適。或者當車主在停車狀態下決定在車載大屏上玩把游戲，智駕芯片的AI算力也可以被臨時抽調過來，增強游戲性能。

智能汽車行業對更深程度艙駕融合的不懈追求，反映出一種樸素的智能觀：智能不是兩種不同能力的簡單拼湊，而是在整體上對不同能力的有機調度。

這是聯發科與英偉達深度合作的底層驅動因素。

在此之后，出于更高性能、更低成本的考慮，智艙芯片和智駕芯片或許會走向合二為一的終局，誰來主導看似是個問題。

但聯發科與英偉達通過C-X1形成的“我在硬件上整合你，你在軟件上賦能我”式合作，提供了一種非零和博弈思路：

固然，產業的進程常常被競爭與對抗塑造。但歷史的草蛇灰線，同樣也藏在一次次相逢一笑的分工與協作里。

參考資料

[1]8.3K Stars!《多模態大語言模型綜述》重大升級，量子位

作者：熊宇翔

編輯：羅松松

責任編輯：羅松松