智能座舱一词真正流行起来是在2012年，特斯拉Model S用一块17英寸中控屏取代了多数物理按键，拉开电子座舱向智能座舱转型升级的大幕。《纽约时报》高度评价：Model S内饰承苹果衣钵[1]。
初代Model S重新定义了电动车，座舱是一项重要的革命成果。但就像智能机淘汰功能机一样，这场颠覆式创新很快进入到渐进式创新的阶段。
在智能座舱轰轰烈烈发展的十年间，大的创新几乎缺席，取而代之的是功能堆料和体验修修补补。冰箱彩电大沙发成为标配，大屏多屏被包装成设计亮点，语音助手虽然接管了部分车辆功能，但交互本质还在原地踏步。
直到ChatGPT一夜爆红掀开全球AI热潮，随后Deepseek半路杀出，大模型的风终于吹进智能座舱，“AI定义汽车”也成为产业共识。
这一共识背后，座舱芯片率先打响算力竞赛。原因不难理解，座舱每一次的代际演进都遵循安迪-比尔定律，软件需求会迅速消耗硬件性能。这意味着，AI定义座舱，必须先对硬件动刀。
主流座舱芯片算力从8TOPS卷到30TOPS，一车搭载量从一颗增至两颗，再到联发科直接搬出AI算力飙至400TOPS的主动式智能体解决方案，“AI定义座舱”才真正具备了推动“AI定义汽车”落地的可能。
在“AI定义汽车”的宏大叙事中，“AI定义座舱”既是门面，也是用户感知AI能力的最直观窗口。
最典型的是交互体验跨代升级，基于多模态大模型，车内交互能够融合视觉、听觉、触觉多种感知方式，像人类一样依附感官交流。当系统识别到驾驶员疲劳，可结合语音、警报、方向盘震动主动干预，确保行车安全。
语音助手也从只能识别单一指令到能听懂一点模糊指令，进阶到全新阶段，能支持连续对话也能同时处理多条指令。
比如你说“有点冷、播放周杰伦的歌、导航到公司”，AI能一次性解决，不会轻易宕机。
AI定义座舱的本质，是借助大模型的学习和记忆能力，将传统被动式的服务模式，升级为主动智能的工作模式。
当AI从“感知理解”延伸到“决策控制”，实际就构成了“AI定义座舱”的评判标准，其核心是利用大模型的原生能力，让汽车从被动响应的工具，进化为主动提供服务的智能体，让车越用越聪明。
联发科副总经理兼车用平台事业部总经理张豫台
一个理想的场景是，你早上走出家门，车辆已经根据你的日常习惯调整好座椅和空调温度，并自主规划上班路线。
当系统检测到前方存在潜在的安全风险，可以适时用语音干预辅助驾驶。当你说“跟住前车，别让人加塞”，系统也能主动调整跟车距离和驾驶策略。
这里面大部分场景已经从概念落地为现实，AI也初步完成了从理解到执行的闭环。一个明显的信号是，AI加快从云端走向端侧推理。
早期车内的AI功能普遍是在云端处理，再传回车端，保证了准确率但响应很慢，断网直接卡壳。之后出现了一种混合模式，即云端大模型处理复杂问题，车端剪枝或量化过的小模型处理简单指令，整体方案仍偏向妥协。
根本原因在于，运行数十上百亿参数的大模型往往需要100TOPS以上的算力，硬件性能跟不上，软件就得做妥协。
相同性能的模型规模有减小，但端侧计算能力始终在提高；图片来源@Nature
再者，智驾芯片和座舱芯片各有长板，前者强在“看路”，引入VLA（视觉-语言-动作）大模型增强了理解自然语言的能力，但在处理“别让人加塞”这种带有个人情绪和社会意图的指令，依然需要座舱芯片深层思考和准确理解。
这种情况下，如果座舱芯片算力跟不上，就很难支持复杂的实时推理。
所以过去两年，芯片公司都在推动AI算力从云端向端侧的迁移，联发科C-X1利用双AI引擎实现了400TOPS的强大算力，让更多复杂的AI任务可以不再依赖云端。
对AI定义座舱来说，算力也仅仅是一张入场券，算法的训练部署、舱驾的融合、以及端云的协同都是必不可少的环节。
这恰恰是联发科在产业侧的优势，其产品和技术布局横跨端云，覆盖AI手机、超级电脑、AI汽车到数据中心解决方案，可全面赋能天玑汽车平台，从AI计算、车载联接、软件工具甚至生态打造出业界领先的能力。
行业普遍预期，汽车很可能会率先跑通“机器人化”的闭环。现在，这场“AI定义座舱”的风暴已经扑面而来。
在整个天玑汽车平台中，性能强大的座舱SoC是打造差异化体验的核心，也是支撑体验进化的基石。
当前，座舱芯片的算力分出了低中高三大阵营，高端车对应高算力，制程方面也全面攻入7nm以下。作为全球首款3nm AI座舱芯片，C-X1的AI算力高达400TOPS，同时沿袭联发科“高能效”的传统艺能，功耗表现较优。
不仅如此，C-X1原生支持FP4格式量化技术，可将模型参数的精度压缩到仅4位，大大节省了内存带宽，也降低了数据搬运功耗，算力效率大幅提升。全球首发的2nm座舱芯片不出意外又将抢占性能与能效高地。
其实算力远非联发科给座舱市场的全部震撼，C-X1不可忽略的亮点是支持多进程服务，简单理解就是座舱可以同时运行多个大模型或者AI智能体，共享算力不打架。
在AI定义汽车的语境下，硬件是联发科的看家本领，深层次的优势更多体现在其对算法的理解与支持，和构建出的让车企能够自由开发、快速迭代的软件生态。这也是联发科主动式智能座舱解决方案重要的组成部分。
比如模型部署方面，传统开发模式需要针对端云两侧不同的硬件进行适配和优化，既复杂也耗时。
而联发科C-X1集成了英伟达Blackwell GPU，和数据中心GPU架构同源，支持CUDA生态。基于端云协同架构，大模型在数据中心训练好后，可以快速部署在车上，极大缩减开发与适配周期。
联发科也提供完整的AI开发套件NeuroPilot SDK，支持主流的AI框架和模型在端侧部署，辅以丰富的生态资源，车企可以优先享受全球主流模型厂商的最新研发成果。
在竞争烈度不断升级的汽车行业，车企要么快速部署端侧大模型，抢占数据闭环的主动权；要么落于人后，错过建立先发优势的最佳窗口。
也只有地基打得足够深、足够稳，才能开发上层应用，建造百层高楼。
端侧大模型逐步落地，上层应用的差异化和体验最终也会决定汽车的产品竞争力。就像爱优芒不再特殊，社交APP成了新战场，强如保时捷都在抢发定制版小红书，每家车企都想拿出一款“杀手级”的AI应用。
联发科主动式智能座舱解决方案也考虑到这一点，不仅提供完整的软件方案，还有端云协同工具，协助车企基于实际应用场景灵活设置端云任务协作，也支持各种标准协议，便于云端应用生态快速接入座舱。
相比于竞争对手，联发科不仅提供技术领先的硬件，其杀手锏恰恰在于用芯片、开发工具链和生态打造出了一套深度协同、可规模化落地的完整方案，目的是让座舱真正进化为一个主动式的智能体。
换句话说，联发科瞄准的不仅是“AI定义汽车”路上的痛点难题，更是座舱芯片行业破局者的身份。
联发科在座舱芯片市场的成功，绝非运气使然，很大一部分来自于深谋远虑的布局和横跨端云的生态建设。具体可以总结为三点：
一是，联发科没有把汽车看作成一个孤立的行业，反而基于“移动的智能终端”，让联发科能够将在端侧、云侧以及AI上打磨了十几年的经验带到汽车行业。就像联发科的AI版图也不局限在端侧，而是追求端云一体化。
联发科是最先提出“混合AI”架构的芯片公司，即云端训练和端侧推理相相结合解决大模型部署的难题。
联发科也是为数不多同时掌握高速SerDes和CPO技术的公司。如果说GPU是云端训练的引擎，那联发科提供的就是连接这些引擎的高速公路。在车载联接领域，联发科还拥有领先的5G、卫星通信、Wi-Fi8和双蓝牙技术。
贯穿终端设备与应用场景的“端云一体化”全产业链战略，是其技术实力的最终体现。
基于此，云端大模型训练和车端模型部署变成了共同进化的AI战略整体，这也为AI定义座舱提供了持续进化的可能。
二是，用游戏体验作为检验座舱芯片性能的试金石。这和联发科在手机SoC上的策略基本一致，手机游戏受困于性能与功耗的两难抉择，极度考验芯片设计水平。但在联发科的天玑平台上，玩重载游戏可以全程不掉帧。
车机游戏同理，能畅玩3A大作也代表具备支持复杂AI推理的基因。CX1集成英伟达GPU，支持硬件级光线追踪和DLSS 3。如果说主流座舱芯片还停留在影院级效果，那C-X1已经凭借PC级图形渲染，把座舱变成了顶配游戏机。
比起纸面算力，单位功耗算力（TOPS/W）强大一直是多模态大模型在汽车端落地的物理基础。
三是，构建开放的AI生态联盟。相比于高通将谷歌Gemini大模型集成于骁龙数字底盘，联发科的做法更加开放，不做一锤子买卖，而是既提供感知数据API也提供各种开发工具，支持车企自主部署大模型。
随着AI深度渗透进汽车的方方面面，过去只卖芯片的商业模式几乎已经失去竞争力。某种程度上，这也是联发科构建起的有别于其他竞争对手的体系护城河，AI定义汽车的趋势，将不断加固这条护城河。
相较进入存量博弈的消费电子，座舱芯片市场最明显的特点是增速快、且整体处于向高端化转型的阶段。
当前，国内10-20万元价格带的乘用车规模占比超过40%，座舱芯片的竞争加速向这一主流市场集中。当十几万的车全系标配5nm芯片，高端芯片的普及战便正式打响。
这意味着，哪怕市场份额只增加个位数，也能带来可观的增量。
按照佐思汽研的数据，去年12月，联发科在20-35万中高端车市场的份额从上年同期的0.4%增至8.5%，增速超过2000%[2]。随着C-X1芯片批量装车，其在高端市场的存在感会更明显。
时至今日，端侧大模型加速量产，AI定义汽车的时代已经触手可及。联发科的主动式智能体座舱解决方案画出了一条全新的起跑线，既关乎其高端化转型，也埋下了座舱芯片战局重塑的伏笔，和更多想象空间。
[1] One Big Step for Tesla, One Giant Leap for E.V.’s，The New York Times
[2] 12月座舱域控SoC破160万，联发科强势崛起，同比增3.6倍，佐思汽研