英特尔投下「座舱」核弹：229TOPS独显GPU上车！

半导体“祖师爷”级玩家英特尔，正策划着一场针对智能汽车的“颠覆”——针对自从智能座舱诞生以来，从底层架构到功能体验所有的“约定俗成”。

“为什么一定要用ARM？”、“为什么只有智驾算力的几分之一？”，甚至“为什么只能有一个SoC？”。

于是在中国这个全球智能车最热的热土，英特尔率先做出了汽车工业史、科技史、AI发展史上前无古人的一项产品：

车载独立显卡。

在PC领域，独立显卡意味着比集成显卡更强的性能。

但在智能汽车领域，这一先进性是否依然成立？

英特尔做了什么？

8月8日，英特尔院士、英特尔公司副总裁、汽车事业部总经理Jack Weast，在深圳发布了一块独立显卡dGPU——A760-A，参数上是本年度的性能领跑，还有独特的技术加持。

但这次，英特尔的独显供应给汽车，给出了今年乃至明年年度智能座舱平台的性能天花板，代表着最前沿技术的应用方向。

首先是绝对算力数值上，可达229TOPS，是目前主流智舱芯片算力的4-6倍。

衡量深度学 计算能力的另一重要指标FP32单精度算力为14TFLOPS（与大模型训练所用的主流GPU A100相当）。

这意味着锐炫A760A首先是一个车端的AI大杀器。

在大语言模型争相上车，带来全新座舱体验的今天，英特尔给出了参考范围：A760-A，支持从60亿到200亿参数的大模型。

截至目前，大模型落地终端的进程中，70亿参数算是一个基准。因此，英特尔给出的这个冗余，不仅充分，而且远远充足，面向未来。

绝对性能之外，A760-A在图形计算性能上也有出色表现。游戏玩家应该不陌生，前两年英特尔发布了自己的Arc独立显卡，成为N卡A卡之外的“第三极”。

而这一次，英特尔的核心技术Xe Core，同样是芯片上不可分割的子单元，包含主要的数学运算机制，每个Xe Core都具有一个线程排序单元(TSU)和一个光线追踪单元(RTU)。

代表着英特尔让你的车机也能支持光线追踪！在“大彩电”成为智能汽车标配的时代，这意味着你可以在座舱里体验更多大制作游戏，有游戏PC一样的体验。

最后，A760-A拥有英特尔的核心架构——X86架构，性能和功耗久经考验，开发和应用生态现成且丰富，避免车厂重复造轮子。

英特尔AI座舱，能干什么？

车端200亿参数大模型，英特尔特别强调其与国内外多个主流大模型的适配，包括智谱、绝影、百川和百度。这些模型的适配使得 A760-A能够支持业内公认的端侧模型上限。

具体到应用场景上，多模态模型上车，可以作为端到端智能驾驶的“点读机”，不仅规范驾驶行为，还能使整个过程更具解释性。

比如绝影出现在了英特尔车载独立显卡发布现场，它的多模态大模型智能车参考详细介绍过，一方面可以作为智能驾驶方案的认知理解世界能力的外挂，一方面又能作智能座舱的超级助手。

但这一切体验，都离不开“英特尔高性能座舱平台的强大为算力，支持绝影多模态座舱大模型端侧部署”。

同样是车端大模型应用的部署，英特尔车载独立显卡具体能提供多强的支持，智谱AICOO张帆，给了具体数字参考：

英特尔的最新芯片上，我们的模型在解码速度上甚至能跑到88个Token，相当于每秒都要150多字的信息。

这个速度是非常快的，可以让很多场景功能首次在端侧完成。

此外，独显GPU上车，游戏玩家懂得都懂。以前需要外接游戏主机才能在车载大彩电上玩的游戏，现在可以直接在车内操作。

X86架构意味着不仅是微软Xbox生态，几乎可以在车上玩所有PC端的游戏，生态丰富且开放。

高性能独立显卡在车端的应用，当然也不仅仅是游戏，对于车机HMI界面也是一次直接的革新。

中科创达子公司Rightware CEO钱强认为，未来HMI将朝着集中化、沉浸场景层和一镜到底的方向去发展，从单一车建模，还到超大场景完全渲染。

但这些需要强大芯片算力支持，才可以实现。

不仅游戏、车机，AI大模型如果作为商务助手，可以没有任何障碍地在车端自由调用各种办公、通信软件，包括但不限于Office、微信、飞书。

英特尔的车载 “独立显卡”，卷出智能座舱2.0时代

在智能汽车、智能座舱领域，英特尔的方案虽然入局不早，但绝对切中客户痛点和刚需。

在英特尔之前，智能座舱领域的计算平台方案，基本都是通过一块SoC解决所有问题，即使在AI算力提升上，也更多依赖下一代产品“升级”来实现。

英特尔发布独显GPU作为首发，成为行业唯一，这是由于当前需求和痛点息息相关。英特尔认为：

一方面，在AI大模型技术革命背景下，以往的座舱芯片平台显然已经“力不从心”。用户侧生态封闭、算力有限、功能受限，导致用户体验不满意；更令应用服务提供商头疼的是，App适配迁移成本高昂，大模型在车端只能运行“阉割版”。

英特尔提供了简单而直接的解决方案：车载独显的算力拉满到229TOPS，采用性能和功耗更稳定且生态成熟的X86架构。

另一方面，大模型浪潮下，车端算力硬件的需求不仅体现在“大”，还有更高的要求。

诸如芯片的多AI任务并行、计算资源合理分配、能耗控制与可扩展性等挑战，英特尔CEO认为这些正是英特尔的强项，并在历史上多次提供过相应的解决方案。

例如，在多任务并行方面，车载独显GPU可以同时支持多个数十亿参数大模型各司其职，并相互配合。能耗控制方面，在不同任务场景下，芯片上的核心可以合理分配负载，实现高效运行。

这些都是英特尔在半导体领域深耕50多年积累的成熟经验，可以直接应用于AI座舱。

最后，与其他所有智能计算供应商最大的不同在于：英特尔本身就是芯片制造商，不需要第三方代工。

因此，与英特尔合作的车企可以利用X86架构指令集高度定制、设计自己的座舱芯片（芯粒），由英特尔生产，然后自由搭载自研的软件和算法。这也呼应了另一大汽车趋势。

智能化浪潮席卷汽车领域，分工被重构，生态位面临重估。最引人注目的是，在智能化核心技术和体验上，车厂纷纷自研，以确保效率和用户体验。

过去供应商提供标准化软件+硬件方案的范式，正在被“软件定义硬件”的新范式替代。这就要求计算平台和底层芯片供应商需具备高弹性和可扩展性，同时兼顾成本，覆盖各个价位的车型。

这些要求也是英特尔的强项。在AI或计算领域，英特尔以性能、成本和稳定性兼顾闻名。

在大模型或先锋技术训练开拓中不一定首选英特尔，但在产品化和规模化落地过程中，一定首选英特尔。把智能汽车视为AI在汽车场景的落地，这一现象仍在持续。

英特尔不仅在芯片设计和制造方面具有优势，还为竞争激烈、差异化逐渐缩小的智能汽车领域带来了全新卖点、故事和差异化空间。

在英特尔入局之前，智能座舱竞争基本迈入安卓手机轨道：相同的底层平台，同质化比拼，终端和用户体验难以展现差异性卖点。而汽车发布会上，座舱的性能展示和体验已经固化，瓶颈明显。

英特尔的入局，几乎提供了全新的阶段和维度。

如果过去是将语音交互和手机娱乐体验带入汽车，即智能座舱的1.0时代。那么，现如今大模型上车、X86生态上车、以及生产力上车，则标志着智能座舱的2.0时代。

正所谓一个时代有一个时代的智能座舱，大模型正在重写一切应用，带来生产力，也需要全新的车载计算方案和车载芯片。

对于车厂而言，时代变迁中的铁律不变——供应链的多元性和冗余性非常重要。

汽车工业备受重视，与其关系重大，牵一发而动全身的供应链生态密切相关。供应商不冗余，车厂便难以掌握主动权。在智能汽车关键零部件中，座舱芯片是一个当前重要且亟待解决的领域。只有强大鲶鱼入场，才能将性能、体验和成本带入更优新阶段，实现车厂和汽车供应链生态的良性循环。

在智能汽车领域，特斯拉曾引发鲶鱼效应。而在智能座舱和智能汽车芯片领域，英特尔现也在引发类似的鲶鱼效应。

最后从技术角度看，大模型驱动智能座舱向AI座舱变革，英特尔率先拿出了从工具链到硬件平台的完备方案，站在了最前沿。

车企要在新的趋势中占先发优势，英特尔是至关重要的合作伙伴。