聯發科率先亮劍：座艙AI從此告別被動時代

2026北京車展上，除諸多新車首發外，還有一個信號越來越明顯，智能汽車的競爭重心，正在從“誰的屏更大、算力更高”，轉向“誰的座艙更懂你”。

聯發科也在車展期間召開了溝通會，介紹天璣汽車平臺的最新業務進展及主動式智能體座艙解決方案，其中最核心的信息只有一個，那就是“AI定義汽車（AIDV）”不再是一句口號，天璣汽車平臺已經在智能座艙領域把其變成了可落地的技術方案。

AI定義汽車浪潮下 聯發科的座艙答卷

AI定義汽車（AIDV）是整個汽車行業的明確方向，它意味著AI將深度滲透到智能駕駛、智能座艙、車聯網服務、整車能源管理等汽車全鏈路環節，重新定義汽車的每一個維度。

而在這條龐大的產業鏈中，智能座艙是最先被AI深度改造的陣地，因為它是用戶感知最直接、體驗提升最明顯的環節，也是AI技術最難落地的場景之一。

2024年，聯發科率先提出AI定義座艙，當時行業還在討論大模型上車的可能性，兩年后的今天，聯發科已經將智能體AI深度融入座艙芯片，率先把AI定義座艙從概念變成了可落地的技術方案。

聯發科在AI定義座艙上的落地思路，并不是在現有座艙上簡單疊加一個大模型語音助手，而是讓整個座艙從一個被動響應的工具，進化為一個具備感知、記憶和主動服務能力的“第三空間智能體”。

這個智能體可以通過視覺、聽覺、觸覺全模態交互理解你的需求，記住你的習慣并在恰當時刻主動提供服務，比如外面太陽很大，它會在你準備下車時提醒帶傘；后排孩子困了，它會自動調暗燈光、降低音量，多個智能體任務可以同時并發、互不干擾，同時照顧艙內每一位成員。

平臺、模型、應用：聯發科的AI座艙全棧解法

但AI定義座艙的落地并非易事，車企在實際推進中面臨著三個維度的核心挑戰。

平臺層方面，主動式智能體座艙需要同時運行多個AI模型，如語音識別、視覺感知、意圖理解、場景決策等，這對底層芯片的性能提出了極高要求，是擺在企業面前的第一道難題。

在模型層，汽車的生命周期長達數年，而AI模型迭代速度極快，如何讓新模型快速上車、老模型持續更新，確保座艙在整個生命周期內始終保持競爭力，是第二道難題。

在應用層，座艙需要接入攝像頭、麥克風、傳感器等多種輸入源，還要串聯地圖、音樂、支付等大量第三方應用，如何高效調度這些異構輸入和服務，讓智能體真正看得見、聽得懂、辦得成，是第三道難題。

針對這三大難題，聯發科給出了分層解決方案。在平臺層，天璣汽車座艙平臺C-X1作為核心底座，采用3nm工藝，至高400TOPS全模態AI算力。通過軟硬協同優化，將大模型帶寬需求壓縮至僅10%，同樣的算力可以支撐更復雜的模型運行。同時支持多進程服務，復雜指令執行期間高效調度多模型，吞吐量提升最高達50%。

模型層方面C-X1集成NVIDIA GPU并支持CUDA生態，端云同架構意味著車企和開發者可以快速將云端訓練的模型部署到車端，大幅縮短開發周期。配套的天璣AI開發套件（NeuroPilot SDK）提供完整的大模型部署工具鏈，并與全球主流模型廠商提前完成架構適配。

應用層方面，MDAP天璣座艙軟件方案提供完整的座艙感知數據API，集成視覺、語音、情緒等多維度感知數據，預對接智能體所需信息。端側編排器（Orchestrator）允許車企靈活設置端云任務協作，支持MCP、SKILL等標準協議，便于地圖、社交、音樂、支付等云端服務快速接入。

換句話說，聯發科不只是提供芯片，而是給車企提供了一套從平臺層到模型層再到應用層的完整AI座艙基礎設施，讓車企把精力放在體驗創新上。

汽車座艙競爭新階段

這套布局背后，是聯發科橫跨手機、IoT、汽車等領域的系統性優勢，這并非簡單的產品線擴張，而是AI能力在不同終端之間的遷移和復用。

在手機端積累的調度經驗、在IoT端打磨的低功耗AI推理，最終匯聚到了天璣汽車平臺上，這種跨端能力遷移，是聯發科區別于單一賽道玩家的差異化優勢。

聯發科還展示了C-X1集成RTX GPU光線追蹤與DLSS帶來的4K@60FPS車載游戲體驗，以及涵蓋5G、衛星通信、Wi-Fi 8、雙藍牙的新一代車載聯接方案。

從芯片算力競賽到AI智能體落地，智能座艙的競爭維度正在發生質變，聯發科憑借跨端AI能力積累和端云協同的技術路線，試圖在這場競爭中占據先發位置，隨著更多生態伙伴的加入，相信AI定義汽車的愿景將逐步落地。