日前，英特尔在深圳盛大举行了一场发布会，彰显出其进军 AI 智能座舱的坚定决心。
会上，英特尔副总裁 Jack Weast 高高举起了公司的首款锐炫车载独立显卡（ARC A760-A）。
据了解，该显卡具备 229TOPS 的平台算力，还搭配了 16G 的 DDR6 显存。Jack Weast 在接受包括 21 世纪经济报道在内的多家媒体采访时透露：“这款显卡预计在 2025 年实现量产，目前正紧锣密鼓地针对车内的各种应用场景展开测试。”
在智能座舱芯片领域，英特尔虽是 PC 时代的芯片巨头，但头把交椅被高通占据，AMD、瑞萨、三星等芯片大厂也紧随其后。
高通旗下的骁龙 8155 芯片备受几乎所有车企的青睐，其 8295 芯片也得到了零跑、蔚来、极氪、小米和奔驰等众多车企的支持。
英特尔专家 Cloud Li 表示：“主流主机厂一款车从立项到最后的 SOP，大概需要 18 至 24 个月。在 AI 时代，谁也无法确切知晓 18 至 24 个月后，AI 会如何演变，会有哪些杀手级应用出现。因此，英特尔会提前将所需的算力预置进去，通过可扩展的形式为未来奠定基础。”
据悉，新款显卡聚焦于 AI 座舱，能够运行超大型模型 14B 以上。英特尔能否成功获取 AI 座舱的入场资格，甚至动摇高通的地位，锐炫车载独立显卡或许会成为关键的翻盘要素。
端云结合拓展更多场景
当下，汽车行业正从嵌入式微控制器的思维模式向软件定义转变，软件定义汽车可分为智能驾驶和人机交互（智能座舱）两个方面。
Jack Weast 指出：“到 2025 年，中国将有 80%的智能座舱实现普及，AI 会成为智能座舱最为显著的特点。”
尽管 AI 的核心大脑在云端，但在实际场景中，端侧 AI 不可或缺。要充分发挥端侧 AI 芯片的功能，就需要与芯片厂商紧密合作。
英特尔中国区技术部总经理高宇谈到：“我们并非否定云端，而是期望看到云和端的算力实现合理分配。”
高宇认为，首先，端侧部署算力能够降低对网络的依赖。其次，本地算力能够确保极低的时延。再者，从成本角度考虑，端到端的成本会更低。还有，能够保护隐私和安全。随着车内外摄像头的广泛配置，数据存储在本地能有效防止信息泄露风险。最后，借助大模型的能力，可以进行更具人性化的部署。
这就要求芯片充分发挥出多个核心的功能，在不同的场景、不同的算法中调用不同的核心，这种异构的 AI 计算是端侧发展的必然走向。
算力是运行大模型始终无法回避的重要环节。高宇表示：“市场上宣称车机芯片有 30、40TOPS 就能运行大模型的，基本上只能用于演示。如果将 6B - 7B 的大模型压缩到 30 - 40TOPS 的 NPU，first token 的响应时间通常在 3 秒以上，这是用户难以接受的。”
在发布会上，智谱 AI 首席运营官张帆称，英特尔的最新芯片解码速度达到 88 个 Token，相当于每秒 100 多字，从而实现了一些此前在端侧无法达成的场景。
在高宇看来，未来的 AI 必然是复杂的多模型协同运作，良好的用户交互需要多模型同时并发。即便是展示的演示模型，也需要四个模型并发，30 - 60TOPS 的 NPU 基本无法满足需求。
AI PC 能否移植至汽车？
今年以来，英特尔的业绩出现下滑，以至于英特尔首席执行官帕特·基辛格称，第二季度财报“令人失望”。
财报显示，英特尔第二季度营收为 128 亿美元，同比下降 1%，环比基本持平；在 GAAP（通用会计准则）下，净利润亏损 16 亿美元。
在业务发展不佳的情况下，英特尔试图借助在 PC 端多年的积累，将 PC 生态移植到汽车座舱中。
其中，极氪成为首家采用英特尔软件定义汽车 SoC 系列的整车厂，东软以及中科创达搭载英特尔芯片，打造智能座舱平台。
英特尔公司副总裁李映表示，车载与 PC、数据中心存在诸多差异，从软件架构来看，车底层的系统级别更类似于数据中心，云阶段则更接近数据中心的架构。而在 AI 的应用场景方面又和 PC 非常相似。
在业界看来，生成式 AI 时代的应用与传统应用有所不同，当前的应用只是冰山一角，未来将会爆发式增长，成为 AI 座舱的主流。
值得注意的是，AI 智能座舱不仅是芯片厂商之间的竞争，也已成为各大车企激烈角逐的又一重要战场。
蔚来近期推出了基于 AI 核心底层能力构建的全新“Banyan 3 智能系统”，理想、小鹏、小米、长城、一汽等主机厂也在推动 AI 大模型在智能座舱的应用。
据了解，目前 AI 智能座舱上车仍面临诸多难题，例如对算力的高要求、数据传输的难点、用户数据的获取以及数据安全等问题。
李映认为，AI 座舱的发展并不仅仅局限于某项技术或产品，而是要构建完善的生态体验，包括硬件提供商、软件开发商、内容提供商等参与方共同促进 AI 的创新和发展。
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