今天小編分享的汽車經驗：高通汽車芯片，遇上硬茬了，歡迎閱讀。
在中國新能源汽車市場上，比亞迪董事長王傳福的上下半場論頗有影響力：智能電動汽車的上半場是電動化，下半場是智能化。
在這屆北京車展上，電動化的最大推動者與受益人王傳福有了一個變化：他開始更多出現在智能化相關企業尤其是芯片公司的展台，為下半場奔走呼号。他說上半場看電池，下半場就要看芯片。
在智能汽車的下半場，一輛車中最重要、價值最高的芯片，分别是智能駕駛芯片和智能座艙芯片。
圍繞前者，芯片大廠和車企卷得飛起。同樣重要的智能座艙芯片，風起雲湧的故事自然也不會缺席。
變局
在 10 年甚至直到 5 年前，大部分普通消費者買車的時候都不會關注車機下面埋着一塊怎樣的座艙芯片，因為大概率只會用車機聽聽歌、看看導航。當一種部件的實際功能簡單而明确時，消費者不會花太多的精力和金錢在上面。
在這種 " 忽視 " 中，傳統汽車半導體大廠的座艙芯片悶聲發财，恩智浦、瑞薩、德儀占據了多半市場份額，甚至在一輛車裡還會出現德儀芯片驅動儀表，恩智浦芯片驅動中控屏的和氣生财場面。
但如今，中國汽車消費者購車時列出的問題清單裡，座艙芯片型号多少、性能強弱，重要性史無前例地高。如果銷售人員給出的答案不是用戶期望中來自消費電子半導體大廠的芯片，而仍然是恩智浦、瑞薩、德儀們，那消費者扭頭出門的概率就會大大提高。
在這種風向變化的背後，有一個讓中國人民魂牽夢繞，卻被汽車半導體公司們 " 曾經瞧不上，如今趕不上 " 的名詞：先進制程（即 7nm 及其以下的芯片制程）。
一個冷知識是，傳統汽車半導體大廠基本以 IDM 模式運行，即同時負責芯片的設計和生產，在成熟制程如 28nm、16nm 芯片領網域有着難以撼動的地位。汽車半導體此前追求的核心指标是穩定性、可靠性以及相對較低的成本，成熟制程芯片完美地契合了這些需求。
基于此，恩智浦與德儀的主力座艙芯片采用 28nm 工藝，瑞薩也只是更新到 16nm，即便是他們的高端產品，工藝也依然停留在 10nm 以上——傳統汽車半導體大廠原來對先進制程不感冒，是需求未到，成熟制程既夠用也夠賺；如今依舊不積極，則是因為先進制程芯片的設計與制造成本陡增，IDM 廠商已經很難同時負擔。
可現實的趨勢是，智能汽車對高性能座艙芯片的需求是确定的，而這一切都有賴先進制程實現。
2020 年後，特斯拉帶頭，蔚小理打樣，自主品牌跟進，全行業掀起了把汽車車機從功能機改造成智能機的熱潮：
Model 3 把大型 3A 遊戲裝進了車機；蔚來 NOMI 帶頭打造了虛拟形象語音助手；小鵬開發了在儀表上實時渲染智駕感知結果的 SR；理想開創了三連屏在車内的大規模應用，問界 M9 把車内螢幕的數量加到兩位數，小米則把螢幕清晰度卷到了 3K。
雖然不同車企的座艙功能與配置各有特色，但底層的邏輯是共通的：
智能座艙的螢幕正在變得更大、更多、清晰度更高；螢幕中運行的應用逐漸復雜、龐大；UI 的復雜度和精美度遠勝從前；人和車互動的方式從按鍵、觸控為主，向語音為主轉變，并且還多出了手勢甚至表情互動。
更令人頭疼的是，這些要求同時出現時還會有乘數效應：比如有多塊屏的車型中，同一時間主駕司機可能在中控屏上指揮語音助手修改導航地圖目的地，副駕乘客在副駕屏玩遊戲，後排乘客在娛樂屏上看電影，此時座艙芯片運算負荷将面臨終極考驗。
車企們算了筆賬，如果一輛車用多枚汽車半導體大廠許久未迭代的座艙芯片合力實現這些功能，不僅性能、體驗跟不上，而且由于晶圓面積與 PCBA 面積更大，成本反而可能更高。
此時，只有一塊算力強勁而全面，又能滿足汽車芯片可靠性要求，還能保持快速迭代的 SoC 才能兜住如此復雜的需求。
缺乏先進制程產品的半導體公司會在這樣的算力競賽中率先出局，對制程更新更積極的 PC、HPC、移動終端領網域半導體選手機會更大。
但光有比别家領先的制程也不夠——英特爾早年曾以當時領先的 14nm 工藝芯片切入座艙芯片市場，但時機不對，X86 架構更是與車上的移動端作業系統和應用生态不太相容，最終沒能成為主流。
在經歷了一輪輪篩選後，歷史的接力棒最終遞到了以移動終端芯片為主業的半導體設計公司手中。
他們在殘酷的手機芯片大戰中衝鋒在高性能 SoC 一線，積累的產品、能力與生态稍經調整便可復用，因而在智能座艙芯片的研發、成本攤銷以及生态門檻上具備顯著優勢，拿下更多市場份額也是大勢所趨。在這種趨勢下，過去兩年，高通的座艙芯片成為汽車行業中的搶手貨。
然而，出于供應安全和成本考慮，車企并不希望座艙芯片市場出現一家獨大的局面。對購車者而言，座艙芯片若呈現事實性壟斷長期來看也不是好事，畢竟誰也不希望再次經歷 PC 時代的 " 擠牙膏 " 更新。
于是行業呈現出一種有趣的現象：車企一邊對高通芯片充滿熱情，另一邊努力為高通尋找一個對手。有些車企選擇自研芯片，有些車企再度找到英特爾與 AMD。
而一個需要被提及的事實是，過去三年，高通最大的競争對手，是同樣具備先進制程能力，在手機芯片市場占有率名列第一的聯發科。在座艙芯片領網域，聯發科多年來一直是市場重要一極，業務投入超 10 年，全球出貨量超過 2000 萬套。
而在一場技術的東風下，聯發科決定将競争的烈度與維度，上升到另一個高度。
契機
2023 年開始，從 ChatGPT 到 Midjourney，從 Sora 到 Kimi，AIGC 以每月都有歷史性突破的頻率轟擊着人們的眼球。先見者将之視為 AI 2.0 世代到來的象征，以及生產力革命性發展的契機。作為這波生成式人工智能爆發浪潮的最大受益者，英偉達 CEO 黃仁勳盛贊 "AIGC 是 AI 的 iPhone 時刻 "。
但普遍情況是，目前那些讓人震撼的 AIGC 大模型，無一例外運行在雲端。随之而來的是暫時還沒得到解決的成本、延遲與隐私問題，它們實際上反過來阻礙了 AIGC 的普及。
在端側——既包括手機，也包括車機——部署 AIGC 大模型，成為當下 AI 應用的另一門顯學。這也是聯發科看到的，将決定未來智能座艙芯片乃至所有移動終端芯片市場格局的戰略轉捩點。
不過，在終端設備部署本地大模型又面臨很現實的問題：雲端算力幾乎可以無限堆疊，去支持千億乃至萬億參數的模型快速推理、生成結果，但端側芯片空間、功耗、性能、成本都會明顯受限，汽車芯片并不例外。
對此車企和其供應商的普遍做法是對大模型進行精簡，裁剪出一個參數量小于 50 億乃至只有 10-20 億的微縮版大模型。如此一來，模型雖然塞得進芯片了，但精度與實際表現出的智商會大打折扣。
如何讓終端跑得起、跑得好 AIGC 大模型，這是讓芯片充分展現價值的新藍海。但這也是一個極度考驗半導體設計公司綜合實力的新戰場，先進制程是一個稀有而重要的武器。
4 月 26 日北京車展期間，聯發科發布了三款座艙 SoC：CT-X1、CT-Y1 以及 CT-Y0 。其中芯片 CT-Y0/1 采用 4nm 工藝打造，會在今年量產上車；CT-X1 則将是全球首款采用 3nm 工藝生產的汽車座艙 SoC，車企目前已拿到 3nm 芯片試映片。
這兩款芯片各自在國内獲得了 6 家頭部車企定點。在高通座艙芯片已經得到充分認可的情況下，車企為何還紛紛為聯發科的新品慷慨買單？答案是先進制程換回的澎湃性能。
在跑分平台上，聯發科座艙芯片次旗艦 CT-Y1 與高通當下座艙旗艦芯片 8295 得分不相上下。旗艦芯片 CT-X1 在 3nm 工藝加持下，以聯發科官方的口徑，算力則至少超出競對 20%。
這幾枚座艙 SoC 的各種運算單元中，最突出也是聯發科最倚重的是 AI 運算單元 APU，它本身面向生成式 AI 打造，内置了生成式 AI 引擎，能對 Transformer 的各類算子進行硬體加速，更高效地運行大模型。
同時，針對大參數大模型内存帶寬和内存容量要求高、生成結果速度慢等難點，聯發科開發了混合精度量化技術和内存硬體壓縮技術，并在端側引入了 LoRA（低秩自适應，一種顯著降低大模型運算量與内存占用量的技術方法）。
在聯發科軟硬體的雙重優化下，4nm 座艙芯片 CT-Y1 能夠在端側運行 70 億參數 AI 大語言模型，3nm 芯片 CT-X1 則可以支持端側 130 億參數 AI 大語言模型，目前還沒有其他座艙芯片達到這一算力水平。
聯發科之所以要為大模型的本地化部署如此賣力地創造條件，是因為這是讓智能座艙邁向真智能的必經之路：
在大參數端側大模型加持下，車裡的智能助手可以将依賴雲端大模型的語音互動延遲，從 2 秒以上降至數百毫秒的低延遲；可以更精準地理解車内人員的話語乃至弦外之音，甚至可以同時結合對手勢與表情的理解，做到類人互動；還可以解讀車輛周圍的環境與物體，提供相應的提醒和服務 ···
這些應用與價值還僅僅是 AI 改造汽車的一小步。車企與芯片企業的共識是，以 AI 為基底，日後汽車的智能駕駛與智能座艙将完全打通，相應的運算芯片也會合二為一，行業稱之為：
艙駕一體或駕艙融合。
去年 5 月，聯發科開始行動，與英偉達達成合作，宣布在座艙平台上引入英偉達的軟體棧，并将在日後的汽車 SoC 中以 Chiplet 的形式集成英偉達的 AI 和圖形計算 IP。
今年 3 月英偉達 GTC 上，聯發科發布四款與英偉達合作的座艙 SoC：C-X1、C-Y1、C-M1 和 C-V1，這四款產品皆支持 NVIDIA DRIVE OS 軟體，整合了先進的 Armv9-A 架構以及由 NVIDIA 下一代 GPU 加速的 AI 運算和 NVIDIA RTX 圖形處理技術，可以覆蓋從豪華到入門級細分市場。
這是一場面對未來艙駕一體趨勢的提前戰略部署，也是一場在汽車半導體沒有先例的強強聯合，在 AI 定義座艙的時代，兩大全球半導體巨頭的深度聯合，是将 AI 價值以超越其他單一半導體公司的速度傳播開的契機。
浪漫一點的說法如聯發科技資深副總經理、運算聯通元宇宙事業群總經理遊人傑所說，未來十年是 AI 2.0 蓬勃發展的十年，加速 AI 大模型的端側落地将是聯發科的重要價值。
現實一點的說法是，即便艙駕一體還沒有完全清晰的路線圖，半導體公司也必須迎難而上，因為提前預判需求是半導體行業的基本生存法則。
而這也正是科技行業的魅力所在——它的歷史有更多的非線性展開，浪漫與殘酷并存。只有那些始終踏在新技術潮頭，并将新技術的價值惠普的企業，才能一次次赢得行業與歷史地位。
