近几日，正在主办的北京车展吸引了全球的目光。

观众开放日，部分国企展台人群簇拥，诸如比亚迪、极氪、蔚来、小米等品牌吸引了中外观众的目光，国内车企秀车型秀技术；而部分合资品牌展台载歌载舞，模特走秀。对比十年前，可谓完全颠倒了过来。

笔者也花了一整天的时间把八个馆走了一遍，说说几个印象：

比亚迪仍然是处于C位的,一方面比亚迪高端品牌展示的众多新车型夺人眼球，诸如仰望、方程豹都同时推出了几款新车，另一方面比亚迪的电动化技术依然处于引领行业的地位。

还有部分品牌，诸如蔚来、极氪、小米汽车等，则将外形设计、智能座舱和车机体验作为核心卖点，打一套组合拳，吸引年轻消费者。

整体观察下来，智能座舱和车机交互越来越受到消费者重视，汽车品牌也乐于迎合这个趋势。

另一方面，车端大模型也成为了卖点，比如小米汽车董事长雷军在发布会上就重点宣传了小爱大模型，只是没有介绍具体的参数规模。

高性能芯片是智能座舱的基础

智能座舱过去几年的发展，各种功能的丰富，从硬件层面的大屏化和多屏化，到人机交互方式的多模态化，舱内功能应用的复杂化，都离不开高性能的座舱芯片的加持。

智能座舱芯片的数据承载能力、处理速度以及图像渲染能力，不仅直接决定了座舱内屏显数量、质量以及应用丰富度，还会影响整个座舱系统的运行流畅度。特别是在去年年初OPENAI的开源大模型ChatGPT发布以后，迅速引起主机厂的重视，今年开始，各种端侧大模型已经开始上车，如何匹配端侧大模型的能力，这是传统智能座舱芯片没有重视的。

既往我们评估座舱SoC芯片的性能，优先考虑的因素是算力，包括CPU算力、GPU算力、制造工艺、存储带宽。CPU算力决定座舱系统的流畅程度；GPU算力决定屏幕数量、分辨率和3D图形性能；制造工艺越先进，对性能和功耗就越有益；存储带宽也决定一部分系统流畅程度；端侧大模型上车后，AI算力的重要性也开始凸显。

车芯性能榜前10位无一例外都是过去提供手机移动通讯芯片的公司，高通、联发科与三星；而传统汽车芯片公司提供的芯片在主流技术指标全面落后。

高通方面，排在前面的是高通最新款芯片QCS8550芯片采用了4nm制程工艺，CPU算力300K，GPU算力3600GFLOPS，这是一款基于高通手机芯片适配的座舱芯片，目前车企定点不多。此外，目前市面上定点较多的高通骁龙8295芯片在其后，8295是高通的第四代座舱方案，采用5nm工艺。

联发科的次旗舰CT-Y1，同样采用了4nm制程工艺，具有70亿参数的AI大模型调度能力。另外，安兔兔近日发布了这颗芯片的跑分数据，实测安兔兔车机版跑分超过107万，战平高通骁龙8295，达到了顶级旗舰水平，将排在座舱性能榜单非常靠前的位置。另外据此可以合理推测，3nm工艺的CT-X1，性能比骁龙8295强大约30%，专为大模型优化的AI算力强4-5倍。

就目前了解到的消息来看，这次新晋第一位的是联发科的旗舰CT-X1，采用3nm制程工艺，拥有强悍的旗舰级算力，支持130亿参数的AI大语言模型，可在车内运行多种主流的大语言模型（LLMs）和AI绘图功能（Stable Diffusion），支持基于3D图形界面的车载语音助手、丰富的多屏互动与显示技术、驾驶警觉性监测等先进的 AI 安全和娱乐应用，这些应用在汽车端侧运行不仅能提高安全性，响应速度快、延迟低也是端侧大模型的优势所在。

对车机生态的深刻理解是主机厂的重要优势

据车展的新闻报道，“本届北京车展展出了278款车型，中国的新能源车市场竞争激烈，行业发展已经进入智能化阶段，智能座舱和AI大模型的上车引人关注”。部分新势力车企，由于人才结构的原因，对车机生态的理解与应用具有一定先发优势。

而传统车企，过去研发人才以做硬件为主，软件人才相对缺乏，对车机生态的理解不够，如何为这些车企赋能，过去在移动计算与无线通信领域深耕的芯片企业，无疑占据市场先机，因为18年全球手机市场渗透率见顶，大量从事手机开发的人才进入车机领域，带来了原有对手机开发的工具、知识与习惯的理解，这也是高通在智能座舱芯片领域快速替代传统车用芯片的原因。

与高通一样，联发科创立近30年，是全球手机芯片领域出货量最大的独立供应商之一。高通芯片在智能座舱领域攻城略地，联发科也不甘人后，23年4月联发科正式发布天玑汽车平台，提供以高算力、高智能、节能、可靠为特征的开放性汽车解决方案，包括座舱平台、联接平台、驾驶平台以及关键组件四个方面的产品组合，以满足主机厂多维的座舱生态应用需求。MediaTek 资深副总经理、运算联通元宇宙事业群总经理游人杰表示“天玑汽车平台致力于为业界打造最先进的车用计算芯片，提供易于拓展的软硬件平台、成熟的工具链和丰富的生成式AI生态，有助于汽车制造商将 AI 功能快速部署到全系车型，推动汽车产业迈入‘AI定义座舱’的新时代。”

AI大模型将深刻影响未来十年汽车行业的发展

如果说过去十年是AI 1.0时代，未来的十年将是AI 2.0的时代。大模型不仅将深刻影响自动驾驶，也将深刻影响智能座舱，甚至影响汽车的制造与销售。生成式AI在接下来的5到10年将对汽车产业产生翻天覆地的变化。

当前，汽车电子电气架构逐步向中央域控方向发展。行业内领先的车企都发布了集中式中央域架构，舱驾融合进一步提升了对高算力芯片的需求，如何提供匹配中央域架构的产品？以高算力芯片为核心底座，用生成式AI赋能，通过前瞻技术储备与完善的生态赋能车企，将是未来十年芯片厂商的主导性策略。

在这方面，联发科具有前瞻性和强大的执行力。23年初ChatGPT开源大模型刚发布，同年5月联发科就宣布了与英伟达的合作，双方深度合作为联发科座舱芯片的产品力带来大幅跃升。

通过此次合作，联发科开发集成NVIDIA GPU的汽车芯片，搭载NVIDIA AI和图形计算IP。该芯片支持互连技术，可实现芯粒间流畅且高速的互连互通。

联发科配套的智能座舱解决方案将运行NVIDIA DRIVE OS、DRIVE IX、CUDA和TensorRT软件技术，提供先进的图形计算、人工智能、功能安全和信息安全等全方位的AI智能座舱功能。

联发科与英伟达强强联合，协双方生态优势，也为舱驾融合趋势下的算力需求奠定基础。

本月，联发科举行了一场小范围的天玑汽车平台沟通会，现场展示的依靠70亿规模参数的端侧大模型进行文生图场景，让人印象深刻。另外包括新闻摘要、智慧产品手册、智能办公均轻松拿下。

据介绍，在端侧，联发科拥有“独门秘笈”，比如说解决带宽，有压缩的能力，有160亿到40亿大模型能力，也有一些算法优化的LoRA的技术在里面。

目前市面上能支持端侧大模型的产品，是没有办法达到70亿和130亿参数量，联发科对端侧AI算力的优化，无疑让大模型能力领先了一个身位。

联发科资深副总经理、运算联通元宇宙事业群总经理游人杰分享看法说：“23年是整个生成式AI爆发的元年，主要发生在云端，但是云端AI的基础设施的购置成本太高，这是第一。第二，从云端到端侧，很多公司或者个人具有隐私性的资料，你跑云端的时候你是有顾虑的。所以基于资料的安全，隐私的安全，还有像车端应用需要低延迟的时候，这三种场景只能依靠车端的运算。未来十年是整个AI 2.0蓬勃发展的十年，所以我们相信这个时间。也希望联发科这些平台能够加速把AI在云端的大模型应用能够落地到端侧来，这是我们希望联发科能够带给客户的价值。”