在中国新能源汽车市场上，比亚迪董事长王传福的上下半场论颇有影响力：智能电动汽车的上半场是电动化，下半场是智能化。
在这届北京车展上，电动化的最大推动者与受益人王传福有了一个变化：他开始更多出现在智能化相关企业尤其是芯片公司的展台，为下半场奔走呼号。他说上半场看电池，下半场就要看芯片。
在智能汽车的下半场，一辆车中最重要、价值最高的芯片，分别是智能驾驶芯片和智能座舱芯片。
围绕前者，芯片大厂和车企卷得飞起。同样重要的智能座舱芯片，风起云涌的故事自然也不会缺席。
变局
在10年甚至直到5年前，大部分普通消费者买车的时候都不会关注车机下面埋着一块怎样的座舱芯片，因为大概率只会用车机听听歌、看看导航。当一种部件的实际功能简单而明确时，消费者不会花太多的精力和金钱在上面。
在这种“忽视”中，传统汽车半导体大厂的座舱芯片闷声发财，恩智浦、瑞萨、德仪占据了多半市场份额，甚至在一辆车里还会出现德仪芯片驱动仪表，恩智浦芯片驱动中控屏的和气生财场面。
但如今，中国汽车消费者购车时列出的问题清单里，座舱芯片型号多少、性能强弱，重要性史无前例地高。如果销售人员给出的答案不是用户期望中来自消费电子半导体大厂的芯片，而仍然是恩智浦、瑞萨、德仪们，那消费者扭头出门的概率就会大大提高。
在这种风向变化的背后，有一个让中国人民魂牵梦绕，却被汽车半导体公司们“曾经瞧不上，如今赶不上”的名词：先进制程(即7nm及其以下的芯片制程)。
一个冷知识是，传统汽车半导体大厂基本以IDM模式运行，即同时负责芯片的设计和生产，在成熟制程如28nm、16nm芯片领域有着难以撼动的地位。汽车半导体此前追求的核心指标是稳定性、可靠性以及相对较低的成本，成熟制程芯片完美地契合了这些需求。
基于此，恩智浦与德仪的主力座舱芯片采用28nm工艺，瑞萨也只是升级到16nm，即便是他们的高端产品，工艺也依然停留在10nm以上——传统汽车半导体大厂原来对先进制程不感冒，是需求未到，成熟制程既够用也够赚;如今依旧不积极，则是因为先进制程芯片的设计与制造成本陡增，IDM厂商已经很难同时负担。
可现实的趋势是，智能汽车对高性能座舱芯片的需求是确定的，而这一切都有赖先进制程实现。
2020年后，特斯拉带头，蔚小理打样，自主品牌跟进，全行业掀起了把汽车车机从功能机改造成智能机的热潮：
Model 3把大型3A游戏装进了车机;蔚来NOMI带头打造了虚拟形象语音助手;小鹏开发了在仪表上实时渲染智驾感知结果的SR;理想开创了三连屏在车内的大规模应用，问界M9把车内屏幕的数量加到两位数，小米则把屏幕清晰度卷到了3K。
虽然不同车企的座舱功能与配置各有特色，但底层的逻辑是共通的：
智能座舱的屏幕正在变得更大、更多、清晰度更高;屏幕中运行的应用逐渐复杂、庞大;UI的复杂度和精美度远胜从前;人和车交互的方式从按键、触控为主，向语音为主转变，并且还多出了手势甚至表情交互。
更令人头疼的是，这些要求同时出现时还会有乘数效应：比如有多块屏的车型中，同一时间主驾司机可能在中控屏上指挥语音助手修改导航地图目的地，副驾乘客在副驾屏玩游戏，后排乘客在娱乐屏上看电影，此时座舱芯片运算负荷将面临终极考验。
车企们算了笔账，如果一辆车用多枚汽车半导体大厂许久未迭代的座舱芯片合力实现这些功能，不仅性能、体验跟不上，而且由于晶圆面积与PCBA面积更大，成本反而可能更高。
此时，只有一块算力强劲而全面，又能满足汽车芯片可靠性要求，还能保持快速迭代的SoC才能兜住如此复杂的需求。
缺乏先进制程产品的半导体公司会在这样的算力竞赛中率先出局，对制程更新更积极的PC、HPC、移动终端领域半导体选手机会更大。
但光有比别家领先的制程也不够——英特尔早年曾以当时领先的14nm工艺芯片切入座舱芯片市场，但时机不对，X86架构更是与车上的移动端操作系统和应用生态不太相容，最终没能成为主流。
在经历了一轮轮筛选后，历史的接力棒最终递到了以移动终端芯片为主业的半导体设计公司手中。
他们在残酷的手机芯片大战中冲锋在高性能SoC一线，积累的产品、能力与生态稍经调整便可复用，因而在智能座舱芯片的研发、成本摊销以及生态门槛上具备显著优势，拿下更多市场份额也是大势所趋。在这种趋势下，过去两年，高通的座舱芯片成为汽车行业中的抢手货。
然而，出于供应安全和成本考虑，车企并不希望座舱芯片市场出现一家独大的局面。对购车者而言，座舱芯片若呈现事实性垄断长期来看也不是好事，毕竟谁也不希望再次经历PC时代的“挤牙膏”更新。
于是行业呈现出一种有趣的现象：车企一边对高通芯片充满热情，另一边努力为高通寻找一个对手。有些车企选择自研芯片，有些车企再度找到英特尔与AMD。
而一个需要被提及的事实是，过去三年，高通最大的竞争对手，是同样具备先进制程能力，在手机芯片市场占有率名列第一的联发科。在座舱芯片领域，联发科多年来一直是市场重要一极，业务投入超10年，全球出货量超过2000万套。
而在一场技术的东风下，联发科决定将竞争的烈度与维度，上升到另一个高度。
契机
2023年开始，从ChatGPT到Midjourney，从Sora到Kimi，AIGC以每月都有历史性突破的频率轰击着人们的眼球。先见者将之视为AI 2.0世代到来的象征，以及生产力革命性发展的契机。作为这波生成式人工智能爆发浪潮的最大受益者，英伟达CEO黄仁勋盛赞“AIGC是AI的iPhone时刻”。
但普遍情况是，目前那些让人震撼的AIGC大模型，无一例外运行在云端。随之而来的是暂时还没得到解决的成本、延迟与隐私问题，它们实际上反过来阻碍了AIGC的普及。
在端侧——既包括手机，也包括车机——部署AIGC大模型，成为当下AI应用的另一门显学。这也是联发科看到的，将决定未来智能座舱芯片乃至所有移动终端芯片市场格局的战略转折点。
不过，在终端设备部署本地大模型又面临很现实的问题：云端算力几乎可以无限堆叠，去支持千亿乃至万亿参数的模型快速推理、生成结果，但端侧芯片空间、功耗、性能、成本都会明显受限，汽车芯片并不例外。
对此车企和其供应商的普遍做法是对大模型进行精简，裁剪出一个参数量小于50亿乃至只有10-20亿的微缩版大模型。如此一来，模型虽然塞得进芯片了，但精度与实际表现出的智商会大打折扣。
如何让终端跑得起、跑得好AIGC大模型，这是让芯片充分展现价值的新蓝海。但这也是一个极度考验半导体设计公司综合实力的新战场，先进制程是一个稀有而重要的武器。
4月26日北京车展期间，联发科发布了三款座舱SoC：CT-X1、CT-Y1以及CT-Y0 。其中芯片CT-Y0/1采用4nm工艺打造，会在今年量产上车;CT-X1则将是全球首款采用3nm工艺生产的汽车座舱SoC，车企目前已拿到3nm芯片样片。
这两款芯片各自在国内获得了6家头部车企定点。在高通座舱芯片已经得到充分认可的情况下，车企为何还纷纷为联发科的新品慷慨买单?答案是先进制程换回的澎湃性能。
在跑分平台上，联发科座舱芯片次旗舰CT-Y1与高通当下座舱旗舰芯片8295得分不相上下。旗舰芯片CT-X1在3nm工艺加持下，以联发科官方的口径，算力则至少超出竞对20%。
这几枚座舱SoC的各种运算单元中，最突出也是联发科最倚重的是AI运算单元APU，它本身面向生成式AI打造，内置了生成式AI引擎，能对Transformer的各类算子进行硬件加速，更高效地运行大模型。
同时，针对大参数大模型内存带宽和内存容量要求高、生成结果速度慢等难点，联发科开发了混合精度量化技术和内存硬件压缩技术，并在端侧引入了LoRA(低秩自适应，一种显著降低大模型运算量与内存占用量的技术方法)。
在联发科软硬件的双重优化下，4nm座舱芯片CT-Y1能够在端侧运行70亿参数AI大语言模型，3nm芯片CT-X1则可以支持端侧130亿参数AI大语言模型，目前还没有其他座舱芯片达到这一算力水平。
联发科之所以要为大模型的本地化部署如此卖力地创造条件，是因为这是让智能座舱迈向真智能的必经之路：
在大参数端侧大模型加持下，车里的智能助手可以将依赖云端大模型的语音交互延迟，从2秒以上降至数百毫秒的低延迟;可以更精准地理解车内人员的话语乃至弦外之音，甚至可以同时结合对手势与表情的理解，做到类人交互;还可以解读车辆周围的环境与物体，提供相应的提醒和服务···
这些应用与价值还仅仅是AI改造汽车的一小步。车企与芯片企业的共识是，以AI为基底，日后汽车的智能驾驶与智能座舱将完全打通，相应的运算芯片也会合二为一，行业称之为：
舱驾一体或驾舱融合。
去年5月，联发科开始行动，与英伟达达成合作，宣布在座舱平台上引入英伟达的软件栈，并将在日后的汽车SoC中以Chiplet的形式集成英伟达的AI和图形计算IP。
今年3月英伟达GTC上，联发科发布四款与英伟达合作的座舱SoC：C-X1、C-Y1、C-M1和 C-V1.这四款产品皆支持 NVIDIA DRIVE OS 软件，整合了先进的 Armv9-A 架构以及由 NVIDIA 下一代 GPU 加速的 AI 运算和 NVIDIA RTX 图形处理技术，可以覆盖从豪华到入门级细分市场。
这是一场面对未来舱驾一体趋势的提前战略部署，也是一场在汽车半导体没有先例的强强联合，在AI定义座舱的时代，两大全球半导体巨头的深度联合，是将AI价值以超越其他单一半导体公司的速度传播开的契机。
浪漫一点的说法如联发科技资深副总经理、运算联通元宇宙事业群总经理游人杰所说，未来十年是AI 2.0蓬勃发展的十年，加速AI大模型的端侧落地将是联发科的重要价值。
现实一点的说法是，即便舱驾一体还没有完全清晰的路线图，半导体公司也必须迎难而上，因为提前预判需求是半导体行业的基本生存法则。
而这也正是科技行业的魅力所在——它的历史有更多的非线性展开，浪漫与残酷并存。只有那些始终踏在新技术潮头，并将新技术的价值惠普的企业，才能一次次赢得行业与历史地位。
