Intel Inside，卷到智能汽车了

当下最火的，莫过于国产 3A 级大作《黑神话悟空》，刚上线，一小时内 Steam 平台同时在线人数就达到 104.5 万。

不过玩家们发现，西天取经第一难，是配置。

普通的 PC 端根本带不动这番庞大的游戏系统。

但让人兴奋的是，未来的智能座舱可以。领克 Z10 已经将其变为现实，在一台测试台架上，《黑神话：悟空》可以在 2K 分辨率全高画质下，以接近 60 帧的显示素质流畅运行。

这意味着，智能座舱变成了移动网吧，而推动这一变化的核心是座舱芯片。

8 月 8 日，宣布进军汽车市场的英特尔，就往座舱芯片领域投掷了一只性能猛兽。

一张算力高达 229TOPS，搭配了 16G 的 DDR6 显存的独立显卡（ARC A760-A），支持 3A 级游戏，4K 显示屏。2025 年实现商用。

英特尔这次「二战」汽车业务，必须要狠一点。

一方面，错失手机市场红利，又遭遇 PC 端份额削减后，汽车市场是其一场不能输的战役；

另一方面，座舱芯片市场竞争残酷，在高通坐稳霸主地位的同时，英伟达、AMD、联发科等实力玩家也在虎视眈眈。

所以当 AI+汽车的浪潮袭来时，英特尔与其它芯片企业一样，看到了新的机会。它遵循了两点方法论。

• 顺势而为，借着生成式 AI 的技术趋势，实现 AI 定义智能座舱，赋予端侧大模型庞大的可延展性空间；
• 掷地有声，把芯片算力扩充至 229TOPS，是高通王牌产品 8295 芯片的 7 倍以上。

某种程度上，英特尔选择了一条「大力出奇迹」的路径。

它在赌，座舱芯片市场对于 AI 功耗性能的可扩展性需求，会不会让算力成为获胜关键。

01、踩住 AI 定义座舱的新风口

在收购 Mobieye 进军汽车智驾业务后，英特尔没有忘记另一块市场蛋糕。

于是，当 AI+智能座舱的新趋势来临时，它决定亲自下场，借东风，打一场有准备的仗。

这关乎两方面。

一是时机。

英特尔曾尝试以领先的 14nm 工艺芯片切入座舱芯片市场，但当时的移动端操作系统与 X86 结构并不兼容，所以它需要等待一个智能汽车的浪潮。

英特尔汽车事业部总经理 Jack Weast 表示，智能汽车与智能手机趋势一致。

很多人认为智能手机的拐点是 2007 年 iPhone 发布，但其实真正的拐点是 2013 年 4G 普及下智能手机销量超过功能机。按此推算，英特尔认为智能汽车真正的拐点是 2024 年。

另外，智能化决定下半场，座舱在积极拥抱 AI。

Jack 表示，「2025 年，中国将有 80% 的智能座舱渗透率，AI 将成为智能座舱最显著的特征。」

英特尔推出的这颗座舱芯片，也将在 2025 年开始商用。

二是准备。

英特尔认为，AI 座舱应该具备三大能力：

• 显示：支持 4K 高刷、3A 游戏场景，覆盖全 3D、UI 等功能，增强用户沉浸式体验
• 感知：捕捉舱外全景、严格保护舱内隐私
• 思考：多模态交互、本地大模型和全舱 AI 感知等赋予智能座舱思考能力

在这颗 ARC A760-A 芯片上，英特尔配置了 28 个 Xe 核心、28 个光线追踪单元和多达 448 个面向 AI 的 XMX/矢量引擎，同时继承了 16 GB 显存，能支持 8 个独立的 4K 显示屏同时运行。这些参数放在智能座舱上，完全过硬。

更何况，它的 AI 算力高达 229TOPS。

如果把这些硬性术语换成软性表达，在这颗芯片上，能够实现：

• 把网吧搬进车里，在车上打 3A 级游戏《黑神话：悟空》；
• 把电脑搬进车里，利用 AI 工具轻松完成会议总结等一系列办公行为；
• 把休闲空间搬进车里，通过语音、手势、动作、情绪等多模态指令完成个性化交互动作，包括个人化新闻推荐和总结、音乐推荐、健康监测等服务；

……

值得一提的是，这些功能完全可以做到同时运行，不用担心负载不了过大的乘数效应。

芯片发布会上，中科创达联合创始人兼执行总裁耿增强介绍了滴水 OS 操作系统，并且展示了 3D HMI 人机交互界面，它覆盖从车启动、3D 地图到泊车等「一镜到底」的主要应用场景。

无论是车外杀敌场景、雨天地面反射还是汽车内饰完整呈现，都能在交互中实现多样化视觉呈现。

据悉，这一大型交互场景演示渲染包含 650 万三角形，基于 Arc A760-A 做到了实时交互的 60fps 满帧运行。但这只用了芯片 30% 的算力，剩下的 70%，可以完全满足 AI 大模型的需要，所以这颗芯片能够做到 3D 图形场景+AI 大模型的同时演绎。

另外，英特尔在延展性能上限的同时，也兼顾了下限的保证。

由于车端算力提升，端侧大模型集体上车，这使得车端功能不用依赖网络，并且传感器数据不用上传，保护了用户驾乘隐私，车端不用再依赖云端直接及时响应，降低安全隐患，并且，这能够节省大量的流量和云上的 Token 费用，形成更经济的成本方案。

不可否认，英特尔一定是有实力的芯片玩家，抓住生成式 AI 的风口或能后来者居上。

02、AI 算力碾压高通，比联发科更胜一筹

过去两年，座舱芯片领域的主角一直是高通。

由于座舱智能化对芯片先进制程（7nm 以下）提出了高要求，彼时恩智浦、德仪等传统汽车半导体大厂难以满足，这给予了移动终端芯片企业巨大机会。

由此，从移动端领域厮杀出来的高通，凭借骁龙 820A、骁龙 8155P 等座舱芯片产品迅速在汽车座舱领域打开市场，并站稳脚跟。

根据盖世汽车研究院发布的 2024 年 1-6 月智能座舱供应商装机量排行榜，高通在座舱域控芯片市场凭借 155 万余颗的装机量断层领先，占据 66.7% 的市场份额，以绝对优势构筑了难以撼动的行业领导地位。

高通在极力构建一种「汽车芯片看骁龙」的市场认知，并从 B 端渗透至 C 端，这导致消费者在评价车型价格是否匹配价值时，会将骁龙芯片作为重要因素考量。

所以高通推出的第四代座舱方案，采用 5nm 制程的骁龙 8295 芯片，基本成为了中高端新车的标配，已经在极越 07、理想 L6、蔚来 ET5、小米 SU7 上量产上车。

这种商业价值超越商品价值的情形，容易造成奇货可居，说白了，就是贵。

据悉，一颗骁龙 8295 芯片，高通能卖到 300 美元左右，还要叠加授权费、服务费等杂费。

行业其实并不希望出现一家独大的局面，这不仅失去议价权，还容易陷入缺少 Plan B 的经营风险。

由此下游玩家们一边选择依赖高通，一边也急于寻找第二选项。

市场出现了许多搅局者，联发科就是其中之一。

同样是从移动终端领域卷出头的玩家，骁龙和天玑战火蔓延到智能座舱。

联发科的打法关键在于两点：

• 一是降价，芯片普遍比高通便宜 30 美元；
• 二是性能，率先把 3nm 制程应用到车规级座舱芯片上。

今年 4 月，联发科发布了天玑系列三款芯片，包含 CT-X1（3nm 制程）、CT-Y1 和 CT-Y0（4nm 制程），其中，3nm 制程的车规级芯片，是全球首次。

联发科之所以把制程控制到了 3nm，其实是与英特尔保持了一致思路，认为破局之道在于 AI。所以它选择与英伟达合作，以 Chiplet 的形式集成英伟达的 AI 和图形计算 IP。

这次推出的 CT-Y1，具有 70 亿参数的 AI 大模型调度能力，在安兔兔发布的跑分数据中战平高通骁龙 8295，达到了顶级旗舰水平。

而具备 130 亿参数的 AI 大模型调度能力的 CT-X1，支持多模态生成式大模型，性能比骁龙 8295 强大约 30%。

再来审视英特尔这颗芯片的位置。

通过已披露的数据或信息可以判断，无论是存储、视觉支持，还是 CPU、GPU 性能，Arc A760-A 都与其它两款旗舰级产品不相上下，但针对端侧大模型上车后要求的 AI 算力，英特尔更胜一筹。

对比高通骁龙 8295 芯片，AI 算力 30TOPS，英特尔 Arc A760-A 是其 7 倍以上。

对比联发科 CT-X1，Arc A760-A 芯片可以支持超过 140 亿参数的大模型在汽车舱内运行，超过了 CT-X1 的 130 亿。

实际上，如果从初始端看待英特尔、高通、联发科做座舱芯片的方式，可以明显窥见到共性与差异。

共性在于三方都在「去库存」，将移动端、PC 端的芯片产品稍加调整应用到座舱领域，高通骁龙 8295 与手机芯片骁龙 888 同源，联发科 CT-X1 芯片与天玑 9300 芯片也有一定相似之处，而英特尔这次推出的 Arc A760-A 则是与 PC 芯片 A750 同源。

而差异也正来自这里，高通、联发科强调的是汽车与手机的联系，沿袭一贯将汽车视为大号版手机的认知。

但英特尔则强调未来 AI 座舱的另一层表达，把汽车往 PC、数据中心的概念靠拢。从此前强调多屏交互、商务办公、支持 3A 游戏的功能中，也能看到浓重的 PC 主义色彩。

Jack 对数据中心的论点则在于，手机等移动端擅长的事情是做单用户、单操作系统环境；数据中心则覆盖多样化操作系统、海量用户，汽车座舱未来拥抱的方向更靠近后者，即需要不同的操作系统并维系兼容性。

无论是 PC 亦或是数据中心，这都是英特尔再擅长不过的事。由此，英特尔能合理地把 AI PC、数据中心的经验移植到智能座舱上。

比如承接基于 X86 架构塑造的软件生态，英特尔已汇聚了超过 100 家独立软件供应商（ISV）合作伙伴，这些合作伙伴已经创造了 500 多个功能和 AI 应用程序，能够为车辆塑造一个强大的生态系统。

以及将数据中心方面的解决方案应用到车端，包括优化任务分配、降低任务干扰、提高系统效率和稳定性等方面。可以举例为，当车充电时，ADAS 系统就自动关闭；在车上有人时，对高功耗的汽车哨兵模式进行管控。

显然，英特尔在强调自己与未来座舱形态的匹配度。

英特尔副总裁、英特尔中国软件和先进技术事业部总经理李映表示，除了数据中心、PC 端能力，英特尔还能通过 IBT（Intel Bridge Technology）将移动端能力嫁接到 x86 平台。

这种生态整合能力，同样是对抗高通、联发科以及其它芯片企业的优势所在。

03、英特尔的机会，在未来座舱生态中

芯片厂商最直接的比拼还是在于装机量，即获得主机厂支持，定点上车。

联发科和英特尔都是后来者，直接追赶并不容易。

一方面是车规级芯片替换壁垒很高，车规认证、安全测试带来时间与成本压力，据悉，主机厂重新把整个流程认证再做一遍大约需要 1000 万元，因此一般不会轻易更换芯片。

另一方面是高通在座舱芯片领域的「大厂」优势一时难以撼动。高通能带给主机厂的不止是芯片，还有技术支持、质量把控、多元解决方案，这种合作稳定性、长期性、便利性，同样富有吸引力。

所以包括联发科、英特尔在内，都需要把产品的差异化优势放大，将需求从同质化转为特殊化。

现在它们押宝的都是算力。

联发科与英特尔都希望，在 AI 定义座舱的趋势下，端侧大模型上车的诉求，能够让市场向先进制程、大算力的座舱芯片倾斜，尽管这个算力在目前来看存在较大冗余，但二者盯紧的都是 3-5 年的预设性增长。

英特尔专家 Cloud Li 表示，主机厂一款车的研发周期在 18-24 个月，这个漫长周期无法保证不会出现，更高标准、更高要求的应用，在此之前，芯片需要做好足够预设，算力是核心环节。

目前，仅有极氪一家主机厂公开给英特尔座舱芯片投了赞成票，今年 1 月，极氪已经宣布与高通第一代 Soc 芯片合作，极氪 009 将成为首款量产上车车型。

但英特尔亟需受到更多主机厂认可，特别是此前选择高通的主机厂。

对此，英特尔拿出了另一种思路，开放。

开放可以理解为，英特尔所构筑的 AI 座舱生态，赋予 OEM、主机厂极高的自由度。

Jack 认为，「客户需要更具 (性能) 伸缩性，能够做到软件复用、从高端到入门车型全覆盖的解决方案。他们需要更为开放的生态系统，去追求差异化，而不是大家都用上相同的解决方案。」

所以在软件层面，英特尔塑造了一个未来 AI 座舱架构模型，在这个架构上，未来座舱能够高效部署 AI 软件，并便捷地构建出定制化 AI 解决方案，最终提高开发效果、降低成本。

英特尔相信，未来 AI 座舱发展，不仅局限于某一个单一技术或产品，而是需要构建一个完善的生态体验。所以开放是应有之义，从这个角度着眼，已经 20 多年将开放融入发展战略的英特尔，能将其作为对垒优势项。

座舱芯片这一战，英特尔其实很想赢。

它急切来到中国市场全球首发，就是盯准了国内端侧大语言模型最先上车落地的趋势。

英特尔甚至直接把汽车业务总部放在中国，并配备超 2500 名工程师，专注于本土创新研发。

没人再质疑英特尔对于汽车业务的决心，就像 Jack 曾言，「英特尔有 1000 亿个理由长期深耕汽车行业，因为我们已经投了 1000 亿美元的芯片产能。」

目前来看，英特尔、联发科能否撼动高通位置只能等落地见分晓，但可以确定的是，由高通垄断的座舱芯片格局将被进一步改写，当 AI 定义座舱的浪潮袭来时，属于新老玩家之间的战役将正式打响。