当一辆车的“智商”越来越取决于芯片，一个问题也随之浮现：AI上车，究竟要堆多大的算力，才算“足够”？
近日，芯驰科技于2026高工智能汽车全域AI技术峰会发表《场景驱动，打造最合适的AI智舱技术底座》主题演讲，并参与了圆桌讨论。
芯驰科技给出的答案不是“更大”，而是“最合适”。
单芯片原生集成AI是必然趋势
2026年，智能汽车产业正站在一个关键的分水岭上。
一边是“骨架”的进化，硬件架构显现集中化浪潮；另一边是“血肉”的生长，上层应用智能化爆发，AI Agent让座舱从“被动响应”走向“主动服务”，理解需求、辅助决策。
而连接骨架与血肉的“神经系统”，正是“端云协同”。
端云分工有着天生的优势：端侧负责语音唤醒、意图理解、座舱控制、多模态感知等对时延和确定性敏感的任务，解决响应及时、信息安全、网络因素等问题；云侧则承担复杂推理、知识更新、生态服务等更泛化的功能，并拥有海量的知识扩展和实时更新的能力。
芯驰科技判断，外置AI Box只是端侧部署的主流过渡方案，集成已然是不可逆的趋势，中长期将以“单芯片原生集成AI”为主要技术路线。
这一判断与行业“中央计算+区域控制”的架构演进方向高度一致。芯驰科技的MCU产品线已在区域控制、智能底盘、整车控制、电驱场景中率先量产，为从“分布式域控”到“中央计算”的架构变革做好了准备。
架构趋势如此，而从系统工程的角度看，逻辑同样清晰。
正如芯驰科技生态兼技术方案总监刘鹏在圆桌讨论中所言：“座舱体验本质是一个整体，无论AI模型内置还是外置，最终都要完成系统调用、功能调用以及所有传感器数据的融合。”“AI上车要当成一个完整的系统来做，而不是割裂地把功能堆进来。”
算力≠体验，场景才是标尺
趋势之下，挑战犹存。
芯驰科技认为，当前AI智能座舱芯片的核心挑战主要为四重矛盾：算力与体验；冗余与成本；生态适配；标准化接口。
但挑战的另一面是方向。这些真实存在的行业痛点，驱动芯驰科技回到原点重新思考：AI座舱芯片，究竟应该怎么做？
当行业一度陷入“TOPS竞赛”，芯驰科技坚持一个更底层的判断：高算力不一定等于优质体验。真正决定体验上限的，往往不是纸面上的峰值算力，而是内存带宽、接口能力，以及NPU对模型算子的支持，这是整个系统的协同能力，而非单点参数。
脱离场景谈算力，容易导致“过度堆料”，既推高系统成本，也增加系统基础底座的不均衡，让车型失去竞争力。
芯驰科技给出的思路是“场景驱动”的分层部署：简单任务（如增强语音助手、用车答疑）由1B~1.5B左右的小模型承担；多模态的中等任务（如行程规划、增强哨兵）交给4B~9B的VLM/Omni模型；复杂任务则回归云端。
落到端侧的典型组合是：DMS/OMS小模型 + 1B~1.5B语言模型 + 4B~9B多模态模型，覆盖感知、思维、车控与安全四个维度——从“关键词唤醒”到“全时在线”，从“简单指令”到“复杂任务”，从“被动执行到主动服务”。
这套方法论背后，是对车企三大痛点的回应：够快、够好、够开放。够快，是18个月甚至更短的量产周期；够好，是告别功能和体验碎片化，解决“能用不好用”；够开放，是摆脱单一生态绑定，把“最强大脑”的决策权还给车企。
X10，把AI Box装进座舱芯片
芯驰X10，正是这一理念的落地，让AI座舱回归整体。
X10采用台积电4nm车规工艺与Arm v9.2架构，配备250K DMIPS CPU、3000 GFLOPS GPU，以及面向大模型优化的80TOPS双核NPU；154GB/s的内存带宽达到同级方案2倍以上，为座舱应用与大模型并发提供充足支撑。同时集成ASIL B双核锁步安全岛和信息安全HSM模块，支持Hypervisor和Android 16双基线。
X10最具想象力之处，在于用单颗芯片取代“座舱SoC + 外置放AI Box”，支持高达9B的端侧模型部署。
X10的出现，让“单芯片原生集成AI”从趋势判断变为可量产的现实。
X10带来的益处更为直观：存储容量节省25%、功耗降低50%，且无需水冷。这意味着高阶AI座舱能力有机会覆盖到更多动力形态的车型。
在生态层面，芯驰科技以SDNN工具链降低大模型部署门槛：提供量化、多任务、编译、仿真等完整开发环境，兼容PyTorch、ONNX、HuggingFace等主流框架，并对DeepSeek、面壁智能等开源大模型进行车端预先适配，助力“即插即用”。
唯一五大域控均量产的国产芯片企业
产品的背后，是量产的验证。
芯驰科技累计出货已超1200万片，量产车型150+，覆盖国内外主流品牌；是目前唯一在智能座舱、智能车控、区域控制、智能辅助驾驶、智能底盘五大域控均实现量产的国产芯片企业。
据高工智能汽车数据，2025年芯驰在中国乘用车前装智能座舱SoC、高性能车规MCU两个市场的国产供应商中均排名第一。
在AI重塑汽车产业分工的当下，芯驰科技选择以量产为基、以场景为尺，不追逐一时的算力峰值，而是为智能座舱打造一个“最合适”的技术底座：既能解决今天AI上车的刚需，也为明天的中央计算做好准备。
