上世紀九十年代，一部名為《高智慧方程式》的日本動漫在國內頗為流行。根據故事設定，男主角風見隼人駕駛著其父親設計的賽車“阿斯拉達”（ASURADA），譜寫了一段高智慧方程式史上最年輕冠軍的傳奇。
在這部動畫中，最讓筆者印象深刻的是這輛名為“阿斯拉達”的賽車擁有一個同名的高效能電腦，它能將賽車直接擬人化，與男主角分享汽車的狀態、馬路的狀態，甚至還能在駕駛者碰到困擾的時候，扮演一個知心好友。
“阿斯拉達”首次亮相
來源：高智慧方程式
在當時，如果說想擁有一個“阿斯拉達”，大多數人可能會覺得異想天開。但在三十年後的今天，我們也許很快能迎來屬於自己的“阿斯拉達”。這一切，主要感謝計算晶片和大模型技術的進步。
聯發科引領Agentic AI重塑座艙
過去兩年，關於大模型進入智慧座艙，已經有了很多討論。在半導體行業觀察釋出的文章《AI座艙晶片大變局，聯發科上演技術式超車》中，我們就對此進行了介紹。文章中，我們還深入探討了智慧手機晶片巨頭如何透過提供領先的晶片，讓大模型更好地賦能汽車。不過，在智慧座艙方面，過去的大模型上車，更多的是類似ChatGPT或豆包的被動問答式的語音助手。
但在Agentic AI到來之後，智慧座艙將迎來了新突破。
根據英偉達CEO黃仁勳在2025年的GTC演講中分享的觀點，AI 技術的發展將劃分成三個階段：Generative AI（生成式AI） 、Agentic AI（智慧體AI）和 Physical AI（機器人時代）。而現在，我們就正處於Agentic AI的爆發前夕。
所謂Agentic AI，按照英偉達的定義，其核心主要表現在運用複雜的推理和迭代規劃來自主解決複雜的多步驟問題。具體而言，Agentic AI 系統從多個數據源和第三方應用程式採集海量資料，獨立分析挑戰、制定策略並執行任務。
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在上海國際汽車工業展覽會（以下簡稱“上海車展”）也指出，Agentic AI進入智慧座艙，能懂得察言觀色，主動幫我們處理和執行任務,從“單點指令”到“主動預判”，從“機械應答”邁向“類人決策”。而要實現這個目標，則需要三個核心要素，分別是資料、模型和算力。當中，算力更是實現這一切的基礎。
“尤其是在汽車應用場景中，因為不能依賴雲端的運算，需要在本地有非常強的運算能力。我們希望透過資料、模型和算力的不斷演進，加速智慧體AI的到來。” 遊人傑接著說。按照英偉達黃仁勳在GTC的演講中所說，由於推理模型和 Agentic AI 的出現，計算量需求增長超過 100 倍。
由此可見，在推進模型進步、獲得更多資料的同時，打造高算力，成為了為智慧座艙必然發展之路。
在上海車展上，聯發科也帶來了採用Arm v9.2-A架構打造的新一代的天璣汽車旗艦座艙平臺C-X1，以業內領先的3nm工藝打造。得益於這些領先配置，據介紹，C-X1的CPU單核效能較行業旗艦車芯領先80%，12核的設計讓該晶片擁有了澎湃的計算能力，在處理很多座艙任務的時候遊刃有餘。
聯發科C-X1集成了NVIDIA Blackwell GPU與深度學習加速器，擁有高達10.2 TFLOPS的強勁算力，該晶片的GPU 3D渲染效能也獲得了領先業內旗艦車芯300%的表現。這使其給座艙應用開發帶來了更多可能。又因為集成了NVIDIA RTX GPU光線追蹤技術，C-X1能為遊戲渲染帶來逼真的光影視覺效果，提供清晰流暢的車載AAA級遊戲娛樂體驗。在當前各大車廠都將智慧汽車定義為“第二個家”的當下，這種加成如虎添翼。
C-X1基於其GPU和NPU組成的先進雙AI引擎，能提供400 TOPS的澎湃算力，這使其大語言模型的推理效能相較於業內旗艦車芯大幅領先350%，可滿足當下和未來智慧座艙日益增長的算力需求。針對端側AI推理高記憶體佔用的難點，聯發科還透過讓C-X1支援FP4格式量化，節省50%以上的記憶體頻寬，大幅提升端側AI的響應速度和生成速度。
聯發科技副總經理、車用平臺事業部總經理張豫臺在介紹C-X1的時候講到：“AI大模型要運作的好，底層晶片的能力固然是關鍵，但又因為晶片、大模型和應用這三者是環環相扣的，所以如果要把最好的體驗提供給使用者，就要把整個生態圈最好的合作伙伴集合到一起共同創新。”
作為AI時代最耀眼的明星，英偉達GPU在人工智慧領域的影響力毋庸置疑。其所打造的晶片和CUDA生態，也讓其相關產品成為幾乎所有的訓練和推理首選。這個GPU大大簡化了開發者在C-X1上的AI相關部署。如上所述，這顆晶片集成了英偉達的Blackwell架構，那就代表著開發者在採用英偉達GPU伺服器訓練的模型和應用，可以更快速高效地遷移到這個晶片所在的座艙上。這是其他使用自定義GPU、或者授權GPU的競爭對手產品所不具備的。
“這種雲端-端側架構一致性開發的生態優勢，加速了多模態大語言模型的車內部署。”聯發科強調。
據介紹，聯發科已經聯合合作伙伴率先在C-X1上部署了包括低延遲端側語音助手、即時旅程規劃、智慧遊記影片生成、駕駛警覺性監測、艙內外環境理解感知、個性化影音內容推送等創新功能。
聯發科還透過和絕影合作，快速完成了絕影的自有模型向聯發科天璣汽車平臺移植，讓首字詞生態速度比雲端方案提升70%，進而賦能絕影多模態智慧座艙大語言模型強大的端側執行能力，讓汽車擁有“有趣的靈魂”。
而從這顆晶片開始，聯發科為智慧汽車擘畫了新未來。
艙駕融合漸成主流，
聯發科選擇“各取所長”
針對正在興起的艙駕融合潮流，聯發科也正在摩拳擦掌。
熟悉汽車行業的讀者應該知道，在過去，汽車的“智慧駕駛”和“智慧座艙”都是透過兩個不同的計算平臺實現的。簡而言之，就是不同功能域用不同控制器負責，井水不犯河水。
但是，隨著智慧駕駛和智慧座艙擁抱大模型，Agentic AI的橫空出世，無論是座艙還是智駕都需要能夠獲取不同感測器所收集的資料。在這種情況下，如果還將兩個控制器獨立，就會面臨做重複勞動甚至延遲較高等問題。對車企來說，艙駕融合意味著整車成本的下降，開發效率的提升、使用者體驗的飛躍。理想固然美好，但實現艙駕融合擺在車企面前的首先是挑戰，如何整合這兩個系統？
面對這些問題，做為座艙晶片和智駕晶片各自領域頭部玩家的聯發科和英偉達，給出了一套更適合車企體質的“版本答案”——透過架構融合實現彼此強勢領域的優勢融合。
由於C-X1 集成了英偉達GPU，並且還支援執行NVIDIA DriveOS，在與英偉達智駕晶片（比如Thor）搭配使用時，可以形成一套完整的集中式計算平臺解決方案，不僅可以能夠託管所有車輛域處理器。C-X1和英偉達智駕晶片還可以透過NVIDIA DriveOS平臺實現算力資源共享，打造中央計算平臺，打通座艙與智駕的資料和算力壁壘，比如說當座艙晶片遇到大規模的AI任務時，智駕晶片的算力可以無縫接入座艙中，雙方結合理想狀態下可以實現高達1400 Tops的AI算力。硬體架構與軟體協同的優勢，讓二者的結合從功能的疊加到底層應用、算力的互通。可以說在艙駕一體融合的市場主旋律中，“發達”聯盟找到了艙駕一體時代團戰的“最佳”切入點。
寫在最後
聯發科正在車芯市場以全新路線復刻天璣在移動市場的成功。
以團隊作戰取代獨自盛放，以架構融合迎接艙駕大勢，在智慧汽車關於智慧化的無限想象中，聯發科正在以「C-X1」為錨點，向行業詮釋了何為“頭號玩家的新正規化”。
這顆3nm旗艦座艙晶片不僅會加速汽車座艙從工具屬性升維為“認知夥伴”的趨勢，更在行業關於“AI定義座艙”“艙駕一體”的趨勢中，率先指出未來的方向，就像它的名字「天璣」一樣。
END
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