當高通驍龍 8295 仍在高端車型定義算力標桿時，聯發科 3nm制程的 CT-X1 以 400 TOPS AI 算力刷新性能天花板，英特爾則攜首款車載獨立顯卡 ARC A760-A 入局，其平臺算力達到集成顯卡的 4 倍，而芯馳科技的 X10 則以 4nm 工藝和 40 TOPS NPU 算力瞄準 10-20 萬元主流市場。

2025 年，這場從「參數競賽」轉向「場景比拼」的 AI 座艙芯片之戰，正將汽車智能化推向「全民時代」。

高工智能汽車研究院數據顯示，2024 年中國市場智能座艙前裝搭載率已達 73.4%，2025 年將突破 80%。

數據背后，一場結構性變化正在發生：DeepSeek 等大模型半個月內吸引超 20 家車企接入，端側 7B 參數模型部署成本驟降，AI 交互從「功能堆砌」升級為「主動服務」。

國際大廠憑借制程與算力優勢搶占高地，而本土廠商以「場景定義芯片」重構競爭規則。

芯馳 X10 通過 1800 GFLOPS GPU 與 154 GB/s 內存帶寬，在 7B 模型端側部署與多屏交互間找到平衡點，直擊主流用戶對「高性價比智能」的核心需求。

01、AI 座艙芯片興起，本土廠商迎來「超車」拐點

如果說新能源轉型給了中國汽車產業換道先行的機遇，那么 AI 座艙芯片的全民化趨勢，則為本土半導體企業創造了與國際巨頭平等競技的新賽場。

2024 年初，行業首個純端側部署的多模態感知大模型蔚來 NOMI GPT 正式上線。

今年年初，出現了 DeepSeek「上車潮」。

AI 座艙芯片在過去的一年多時間里，邁過「從 0 到 1」初期階段，進入產品爆發期：

• 高通驍龍 8295 成為智能座艙芯片的主流，也奠定了高分辨率多屏座艙和生成式 AI 應用落地的基礎；

• 英特爾的首款 AI 增強型軟件定義汽車 SoC（SDV SoC），是全球首款采用 Chiplet 架構的車規級芯片；

• 聯發科 CT-X1 作為全球首款 3nm 車規座艙芯片，CPU 算力約 260K DMIPS，可支持 130 億參數的大語言模型。

在這些技術光環背后，隱藏著全民智能化進程的關鍵密碼：當聯發科 CT-X1 支持 13B 參數大模型時，芯馳科技 X10 選擇專注優化 7B 模型的端側部署——技術參數之外，比拼的更是對全民市場需求差異化的精準把控。

當前，在 AI 座艙芯片的競爭格局中，消費電子與科技公司優勢明顯。

據蓋世汽車研究院發布的《智能駕駛與智能座艙 AI 芯片產業報告（2024 版）》，高通仍舊「一家獨大」，占據 2024 年 AI 座艙芯片的 67% 市場份額，但霸主地位已然松動，迎來了各路同類產品挑戰。

芯馳科技新一代產品 X10，定位「全民 AI 時代座艙處理器新標桿」，采用 4nm 先進制程，專門為 10-20 萬價格區間主流市場打造，具有強大的 AI 能力，特別是對 AI 大模型的支持，可以完成不同應用場景下的高吞吐量、持續運行的 AI 計算任務。

AI 座艙芯片的出現，讓本土廠商迎來對國際巨頭的彎道超車的「拐點」。

在油車時代，汽車芯片由英飛凌、瑞薩、ST、TI 和 NXP 幾大廠商壟斷。

在新能源時代，高通、聯發科、AMD、三星和英特爾等消費級芯片廠商崛起，堆高算力參數成為賽場競爭焦點。

如今，高算力芯片方興未艾，AI 座艙芯片成為新一輪引爆點，本土廠商開始活躍。

此前，芯馳科技推出的「爆款」X9 系列智能座艙產品實現數百萬片量產交付。

2024 年，車企選用本土方案占比提升至 7.4%，較 2023 年（同期為 2.5%）提升了 3 倍之多。

其中，本土市場份額最高、搭載車型最多的智能座艙芯片廠商就是芯馳科技，在 2024 年市場份額上升至 3.57%。

2025 年第一季度，蓋世汽車研究院最新數據顯示，10 萬元以上的車型中，芯馳的 X9 系列座艙芯片裝機量位居本土第一名。

在此基礎上，預計 2026 年量產的 X10，能否繼續鞏固芯馳在智能座艙領域的實力，迎擊高通等國際巨頭？

在風起云涌的座艙芯片市場變遷中，本土芯片廠商呈現了中國市場本地產業鏈協同進取的可能性。

芯馳科技 CTO 孫鳴樂在接受汽車之心采 訪時指出，中國汽車產業的本土化生態正成為核心競爭優勢：

「得益于龐大的用戶基數與車企對新技術的積極擁抱，本土廠商能夠深度聯動產業鏈——從芯片設計階段便與車企、算法公司開展模型適配與軟硬件聯調。」

這種「需求直通研發」的協同創新機制，是國際廠商難以復制的護城河。

芯馳科技基于 X10 芯片打造的開發平臺，可同步接入車企的 AI 模型訓練框架，實現從算法優化到硬件適配的鏈路打通，與車企共建「場景定義芯片」的協作范式，最終落地「用戶可感知、車企愿買單」的智能化功能。

中國市場以高性價比和全民化為導向的需求，要求芯片廠商在成本控制、場景聚焦和迭代速度上實現極致平衡——而國際廠商雖具備全球化技術儲備，但其多元化市場布局和長周期開發模式，往往難以迅速匹配車企的敏捷性需求。

02、定義全民時代的 AI 座艙芯片方法論

當汽車智能化進入全民時代，AI 座艙芯片的開發理念正在發生轉變：從技術驅動轉向場景驅動，從參數競賽轉向實用主義。

2025 年，高階智駕的量產落地加速，高速 NOA、城市 NOA 高階智駕正向 10 萬~20 萬元的主流價格區間普及。

算力需求更低的 DeepSeek 等 AI 大模型的出現，讓深度滿足人機交互需求的 AI 座艙芯片，有望在主流市場大規模部署。

曾經，高通憑借著驍龍 8155 以智能座艙市場的開拓者橫掃全場，而今在 AI 座艙芯片市場，本土廠商展現出「場景理解力」優勢。

在產品定義上，本土廠商從場景驅動進行產品設計，產品不僅具備異構多核大算力、高帶寬、高內存的特性，還有良好的架構、IP 以及生態。

擺脫簡單模仿傳統智能座艙芯片的迭代路徑，AI 座艙芯片正在改變市場游戲規則：

從傳統關注單一硬件參數指標轉向關注實現方式和實際效果轉變，以軟件定義汽車的方式參與產品價值體系的重構。

設計理念進化的本質，是全民智能化訴求的工程化呈現。

芯馳科技 X10 重點針對兩個層面做出產品差異化：一是算力，二是帶寬。

芯馳科技 X10 系列產品采用專為 AI 計算優化的 ARMv9.2 CPU 架構，CPU 性能高達 200K DMIPS。同時，X10 還集成 1800 GFLOPS GPU 和 40 TOPS NPU，充分滿足 7B 多模態大模型（比如 DeepSeek 蒸餾版本）端側部署條件，滿足產品響應速度和實時性。

算力之外，X10 通過集成豐富的傳感器接口（支持 DMS、車外環境感知、車身網絡數據），為 AI 大模型提供全方位信息輸入。

X10 配置了高達 128-bit 的 LPDDR5X 內存接口，速度達到 9600 MT/s。154 GB/s 帶寬更是當前旗艦座艙芯片帶寬的兩倍以上，確保既能夠運行 7B 大模型，又可以為傳統座艙功能（如儀表、HUD、導航）多應用保留。

「夠用且好用」，這一產品策略恰恰印證全民智能化時代的核心訴求——消費者不再為冗余算力買單，而是為真實場景的體驗升級付費。

通過算力和帶寬優化，X10 聚焦「小模型快速響應、中等模型多模態交互、云端大模型復雜任務」的 AI 座艙場景，提升了芯片適用性。

有強大的 AI 能力的 X10，能否繼承 X9「爆款」潛質，正在等待量產驗證。

通過產品的平臺化設計和良好的軟硬件兼容性，以及構建開放多元的 AI 生態體系，可極大降低 AI 座艙開發的門檻，縮短部署周期，推動技術普惠化。

芯馳科技圍繞 X10 的 SDK 提供標準化模型調用接口，支持 DeepSeek、Qwen、Llama 等開源大模型，已與 Tier1（斑馬智行）、AI 公司（面壁智能）等伙伴合作開發。

目前，北汽基于 X9 系列打造的本土化智能座艙平臺已規模量產，計劃率先搭載 X10 推出新一代 AI 座艙平臺。

03、從核心場景出發，打造一款「好用」的 AI 座艙芯片

全民智能化不是技術參數的向下兼容，而是用戶體驗的向上突破。

傳統座艙系統，存在功能堆砌過多、用戶需要頻繁操作的體驗。打造全民時代的 AI 座艙芯片，「好用」關鍵在于從主流用戶核心應用場景的出發。

AI 大模型在端側本地化部署能夠更好計算運行，并充分發揮其智能優勢。

芯馳科技 X10 側重端側部署，不僅有效避免 AI 大模型數據上云之后，用戶反復調用帶來的巨量花費，而且端側推理延遲能夠降至毫秒級，并保護用戶隱私內容。

即便在隧道、山區等網絡環境不佳的狀態里，端側大模型仍能提供無中斷服務。

據億歐智庫《2025 中國多模態 AI 大模型座艙應用洞察研究報告》統計，部分車企已實現將 83% 的 AI 推理任務從云端遷移至車端。

大約在半年多以前，國內車廠開始探索和嘗試在座艙端側部署大模型。

評估一款端側大模型部署實際效果，需要綜合考慮幾項指標，比如輸入長度（Context Length）、首個 token 生成延遲（First Token Latency）以及持續輸出速度（Tokens per Second）。

經過與多家算法公司、車廠等合作伙伴溝通，芯馳科技發現一項業內普遍共識，即「模型參數」與「用戶感知」的曲線：從 1.5B 到 3B 提升不大，到 7B 有較大提升，而從 7B 到 13B 的提升感知相對有限。

過高的配置可能超出主流用戶的實際需求，而過低價格則可能以犧牲體驗為代價。7B 大模型，成為當下端側部署兼顧智能化性能與成本的「最佳平衡點」。

芯馳科技 X10 的目標設定為支持 7B 模型的端側部署，提供性價比最高的解決方案，優先滿足核心場景需求。

這種場景化思維正在重塑智能座艙的價值鏈。

當前，用戶對智能座艙的認知仍主要基于工具屬性，最具有開發性價比的智能座艙功能是用車服務類，比如 AI 停車助手、行程規劃、智能服務、用車指南、多音區語音識別等。

結合本地感知（攝像頭、麥克風）和車輛數據的應用，廠商首要在乎駕駛安全性、出行效率等智能座艙芯片的功能開發。用戶可以通過語音交互喚起復雜任務，比如，「幫我恢復到前兩天開這輛車時的座椅和空調設置」。

而需要更大算力支撐的產品體驗，比如 3A 游戲，更適用于對游戲有極致追求的小群體。

當 AI 座艙芯片走出實驗室，真正駛入尋常百姓家，這場技術革命才顯現出真正的社會價值。

回歸商業邏輯，從廣大用戶真實需求出發，智能座艙變革的浪潮，或將開啟本土廠商超越國際大廠的序曲。

從高端玩具到全民標配，從參數狂歡到實用主義，AI 座艙芯片的進化軌跡，正在書寫中國智能汽車產業「技術民主化」的新篇章。

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