随着汽车智能化的不断发展，汽车的更新迭代周期在缩短，但对车载芯片算力的需求却在不断增加。对于芯片企业，大算力芯片的研发制造成本居高不下，一款5nm芯片的研发费用超过5亿美元，3nm的研发费用超过15亿美元。

而中国智能汽车市场，产品差异化、多样化趋势愈发突显，对芯片的需求也逐渐碎片化，这让着手于其中某一市场的芯片企业一方面难以覆盖高额的研发成本，另外还面临着车企对于低成本需求的压力。

人工智能进入到一个大模型的时代，我认为Chiplet（芯粒）已经是一个势在必行的技术，当然我们今天还是聚焦在智能汽车的发展，在这个过程中Chiplet能够发挥什么样的作用？

在人工智能时代，智能汽车可以说是体量最大的一个信息技术终端，这里的体量不是销量，而是含“晶”量，晶体管的晶，每一辆智能汽车主芯片的晶体管数量已经远远超越了智能手机，也超越了个人电脑。所以，如果把每辆智能汽车里主芯片的晶体管数量乘以它的销量，我们会发现这是有史以来体量最大的半导体市场。

智能汽车还可以看成是一个轮子上行走的机器人，它的技术可以扩展到机器人边缘计算，甚至到云端计算，很多都是相通的，所以如果我们把这些机会都考虑起来，真的是前所未有的一个大商机。

目前推动智能汽车算力发展推动力主要有两个，第一个是智能驾驶，特别是高阶智能驾驶对算力的需求非常大。

另外，现在随着ChatGPT、大模型时代的到来，我们可以预见 AIGC大模型在智能座舱方面的快速应用，也会极大地推升智能汽车对算力的需要。

但智能汽车汽车产业有一个特点，对成本非常敏感，而且这个市场比较多元化，或者说比较的碎片化。

一家主机厂需要有高端、中端、低端很多不同的车型，才能达到足够的市场占有率，那么这些不同车型它对芯片的需求是不一样的。

另外，随着算力的不断增长和算法的快速迭代，芯片的生命周期在迅速缩短。过去10年前，我们做一颗车载芯片，它的生命周期可以是5-10年，今天可能只有2-3年。

英特尔宣布推出一系列新的人工智能增强型SoC，专为软件定义车辆（SDV）而设计，SoC集成了源自英特尔AI PC路线图的人工智能加速功能，支持多种车载AI使用案例。

极氪成为第一个实施该技术以支持人工智能驱动的车内体验的公司。包括驾驶员和乘客监控功能，这对提高安全性和用户体验具有潜在的价值。英特尔努力引领软件定义汽车转型的一部分，通过SoC内的人工智能功能实现高效执行各种复杂任务的目标。

英特尔推出了全新的开放式汽车Chiplet平台，为车辆系统设计提供前瞻性方法，促进汽车行业的创新和灵活性。这一平台基于英特尔的Universal Chiplet Interconnect Express，一种芯片间互连的开放标准。支持第三方Chiplet集成到英特尔的汽车产品中，打破传统使用单片SoC的模式。这种开放式Chiplet平台概念支持混合搭配方法，使车企能够选择不同的Chiplet或模块化半导体组件，从而实现更快、更具成本效益的开发周期。

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