撰文 / 賈浩楠編輯 / 黃大路

來源 / 智能車參考

半導體“祖師爺”級玩家英特爾，正策劃著一場針對智能汽車的“顛覆”——針對自從智能座艙誕生以來，從底層架構(gòu)到功能體驗所有的“約定俗成”。

“為什么一定要用ARM？”、“為什么只有智駕算力的幾分之一？”，甚至“為什么只能有一個SoC？”。

于是在中國這個全球智能車最熱的熱土，英特爾率先做出了汽車工業(yè)史、科技史、AI發(fā)展史上前無古人的一項產(chǎn)品：

車載獨立顯卡。

在PC領(lǐng)域，獨立顯卡意味著比集成顯卡更強的性能。

但在智能汽車領(lǐng)域，這一先進性是否依然成立？

英特爾做了什么？

8月8日，英特爾院士、英特爾公司副總裁、汽車事業(yè)部總經(jīng)理Jack Weast，在深圳發(fā)布了一塊獨立顯卡dGPU——A760-A，參數(shù)上是本年度的性能領(lǐng)跑，還有獨特的技術(shù)加持。

但這次，英特爾的獨顯供應給汽車，給出了今年乃至明年年度智能座艙平臺的性能天花板，代表著最前沿技術(shù)的應用方向。

首先是絕對算力數(shù)值上，可達229TOPS，是目前主流智艙芯片算力的4-6倍。

衡量深度學習計算能力的另一重要指標FP32單精度算力為14TFLOPS（與大模型訓練所用的主流GPU A100相當）。

這意味著銳炫A760A首先是一個車端的AI大殺器。

在大語言模型爭相上車，帶來全新座艙體驗的今天，英特爾給出了參考范圍：A760-A，支持從60億到200億參數(shù)的大模型。

截至目前，大模型落地終端的進程中，70億參數(shù)算是一個基準。因此，英特爾給出的這個冗余，不僅充分，而且遠遠充足，面向未來。

絕對性能之外，A760-A在圖形計算性能上也有出色表現(xiàn)。游戲玩家應該不陌生，前兩年英特爾發(fā)布了自己的Arc獨立顯卡，成為N卡A卡之外的“第三極”。

而這一次，英特爾的核心技術(shù)Xe Core，同樣是芯片上不可分割的子單元，包含主要的數(shù)學運算機制，每個Xe Core都具有一個線程排序單元(TSU)和一個光線追蹤單元(RTU)。

代表著英特爾讓你的車機也能支持光線追蹤！在“大彩電”成為智能汽車標配的時代，這意味著你可以在座艙里體驗更多大制作游戲，有游戲PC一樣的體驗。

最后，A760-A擁有英特爾的核心架構(gòu)——X86架構(gòu)，性能和功耗久經(jīng)考驗，開發(fā)和應用生態(tài)現(xiàn)成且豐富，避免車廠重復造輪子。

英特爾AI座艙，能干什么？

車端200億參數(shù)大模型，英特爾特別強調(diào)其與國內(nèi)外多個主流大模型的適配，包括智譜、絕影、百川和百度。這些模型的適配使得 A760-A能夠支持業(yè)內(nèi)公認的端側(cè)模型上限。

具體到應用場景上，多模態(tài)模型上車，可以作為端到端智能駕駛的“點讀機”，不僅規(guī)范駕駛行為，還能使整個過程更具解釋性。

比如絕影出現(xiàn)在了英特爾車載獨立顯卡發(fā)布現(xiàn)場，它的多模態(tài)大模型智能車參考詳細介紹過，一方面可以作為智能駕駛方案的認知理解世界能力的外掛，一方面又能作智能座艙的超級助手。

但這一切體驗，都離不開“英特爾高性能座艙平臺的強大為算力，支持絕影多模態(tài)座艙大模型端側(cè)部署”。

同樣是車端大模型應用的部署，英特爾車載獨立顯卡具體能提供多強的支持，智譜AI COO張帆，給了具體數(shù)字參考：

英特爾的最新芯片上，我們的模型在解碼速度上甚至能跑到88個Token，相當于每秒都要150多字的信息。

這個速度是非?？斓?，可以讓很多場景功能首次在端側(cè)完成。

此外，獨顯GPU上車，游戲玩家懂得都懂。以前需要外接游戲主機才能在車載大彩電上玩的游戲，現(xiàn)在可以直接在車內(nèi)操作。

X86架構(gòu)意味著不僅是微軟Xbox生態(tài)，幾乎可以在車上玩所有PC端的游戲，生態(tài)豐富且開放。

高性能獨立顯卡在車端的應用，當然也不僅僅是游戲，對于車機HMI界面也是一次直接的革新。

中科創(chuàng)達子公司Rightware CEO錢強認為，未來HMI將朝著集中化、沉浸場景層和一鏡到底的方向去發(fā)展，從單一車建模，還到超大場景完全渲染。

但這些需要強大芯片算力支持，才可以實現(xiàn)。

不僅游戲、車機，AI大模型如果作為商務助手，可以沒有任何障礙地在車端自由調(diào)用各種辦公、通信軟件，包括但不限于Office、微信、飛書。

英特爾的車載 “獨立顯卡”，卷出智能座艙2.0時代

在智能汽車、智能座艙領(lǐng)域，英特爾的方案雖然入局不早，但絕對切中客戶痛點和剛需。

在英特爾之前，智能座艙領(lǐng)域的計算平臺方案，基本都是通過一塊SoC解決所有問題，即使在AI算力提升上，也更多依賴下一代產(chǎn)品“升級”來實現(xiàn)。

英特爾發(fā)布獨顯GPU作為首發(fā)，成為行業(yè)唯一，這是由于當前需求和痛點息息相關(guān)。英特爾認為：

一方面，在AI大模型技術(shù)革命背景下，以往的座艙芯片平臺顯然已經(jīng)“力不從心”。用戶側(cè)生態(tài)封閉、算力有限、功能受限，導致用戶體驗不滿意；更令應用服務提供商頭疼的是，App適配遷移成本高昂，大模型在車端只能運行“閹割版”。

英特爾提供了簡單而直接的解決方案：車載獨顯的算力拉滿到229TOPS，采用性能和功耗更穩(wěn)定且生態(tài)成熟的X86架構(gòu)。

另一方面，大模型浪潮下，車端算力硬件的需求不僅體現(xiàn)在“大”，還有更高的要求。

諸如芯片的多AI任務并行、計算資源合理分配、能耗控制與可擴展性等挑戰(zhàn)，英特爾CEO認為這些正是英特爾的強項，并在歷史上多次提供過相應的解決方案。

例如，在多任務并行方面，車載獨顯GPU可以同時支持多個數(shù)十億參數(shù)大模型各司其職，并相互配合。能耗控制方面，在不同任務場景下，芯片上的核心可以合理分配負載，實現(xiàn)高效運行。

這些都是英特爾在半導體領(lǐng)域深耕50多年積累的成熟經(jīng)驗，可以直接應用于AI座艙。

最后，與其他所有智能計算供應商最大的不同在于：英特爾本身就是芯片制造商，不需要第三方代工。

因此，與英特爾合作的車企可以利用X86架構(gòu)指令集高度定制、設計自己的座艙芯片（芯粒），由英特爾生產(chǎn)，然后自由搭載自研的軟件和算法。這也呼應了另一大汽車趨勢。

智能化浪潮席卷汽車領(lǐng)域，分工被重構(gòu)，生態(tài)位面臨重估。最引人注目的是，在智能化核心技術(shù)和體驗上，車廠紛紛自研，以確保效率和用戶體驗。

過去供應商提供標準化軟件+硬件方案的范式，正在被“軟件定義硬件”的新范式替代。這就要求計算平臺和底層芯片供應商需具備高彈性和可擴展性，同時兼顧成本，覆蓋各個價位的車型。

這些要求也是英特爾的強項。在AI或計算領(lǐng)域，英特爾以性能、成本和穩(wěn)定性兼顧聞名。

在大模型或先鋒技術(shù)訓練開拓中不一定首選英特爾，但在產(chǎn)品化和規(guī)?；涞剡^程中，一定首選英特爾。把智能汽車視為AI在汽車場景的落地，這一現(xiàn)象仍在持續(xù)。

英特爾不僅在芯片設計和制造方面具有優(yōu)勢，還為競爭激烈、差異化逐漸縮小的智能汽車領(lǐng)域帶來了全新賣點、故事和差異化空間。

在英特爾入局之前，智能座艙競爭基本邁入安卓手機軌道：相同的底層平臺，同質(zhì)化比拼，終端和用戶體驗難以展現(xiàn)差異性賣點。而汽車發(fā)布會上，座艙的性能展示和體驗已經(jīng)固化，瓶頸明顯。

英特爾的入局，幾乎提供了全新的階段和維度。

如果過去是將語音交互和手機娛樂體驗帶入汽車，即智能座艙的1.0時代。那么，現(xiàn)如今大模型上車、X86生態(tài)上車、以及生產(chǎn)力上車，則標志著智能座艙的2.0時代。

正所謂一個時代有一個時代的智能座艙，大模型正在重寫一切應用，帶來生產(chǎn)力，也需要全新的車載計算方案和車載芯片。

對于車廠而言，時代變遷中的鐵律不變——供應鏈的多元性和冗余性非常重要。

汽車工業(yè)備受重視，與其關(guān)系重大，牽一發(fā)而動全身的供應鏈生態(tài)密切相關(guān)。供應商不冗余，車廠便難以掌握主動權(quán)。在智能汽車關(guān)鍵零部件中，座艙芯片是一個當前重要且亟待解決的領(lǐng)域。只有強大鯰魚入場，才能將性能、體驗和成本帶入更優(yōu)新階段，實現(xiàn)車廠和汽車供應鏈生態(tài)的良性循環(huán)。

在智能汽車領(lǐng)域，特斯拉曾引發(fā)鯰魚效應。而在智能座艙和智能汽車芯片領(lǐng)域，英特爾現(xiàn)也在引發(fā)類似的鯰魚效應。

最后從技術(shù)角度看，大模型驅(qū)動智能座艙向AI座艙變革，英特爾率先拿出了從工具鏈到硬件平臺的完備方案，站在了最前沿。

車企要在新的趨勢中占先發(fā)優(yōu)勢，英特爾是至關(guān)重要的合作伙伴。