2016 年以來智慧座艙的發展經歷了四個階段：傳統座艙，信息座艙，智能座艙，智慧座艙。2016年以前傳統座艙階段，該階段只有指針儀表、導航娛樂等少數功能；2016-18 年信息座艙階段，該階段增添了大尺寸液晶中控屏，全液晶流量儀表/HUD,在線服務和High-level IOV；2018-至今處于智能座艙階段，該階段增添了駕駛員/乘客識別個性化服務，語音識別，手勢控制，ADAS 及自動駕駛，Low-level V2X，FACE ID, 智能座椅等更多功能；2025年后智慧座艙階段，該階段增添了人、車、環息的深度學習功能，為駕駛過程提供治理輔助，還有 High-Level V2X，感知用戶行為等功能。汽車座艙已度過數字化階段，正成為具有擬人化交互能力的駕駛伙伴。
智能座艙域的發展是由供應端的產品、技術和消費者的需求共同推進的。尤其是基于場景的個性化體驗的需求在不斷提高，這就給了我們創新的機會，雖然硬件的配置是同質化的，但用戶群體不同，用戶特征不同，我們再滿足自己的用戶需求時，創造的用戶體驗是有差異的。1.市場需求推動汽車定位轉變：客戶需求推動汽車的定位從功能單一的出行工具逐漸轉變為移動第三空間，智能化是汽車轉型升級的主要方向之一，智能座備受市場關注。汽車通過搭載融合傳感器、高性能數字處理芯片及車用以太網、5G 技術等技術，變化為硬件產品和服務平臺的融合型產品。汽車智能化可分為車控操作系統智能化和車載操作系統智能化，其中車控系統涉及車輛動力系統、底盤系統、車身系統及智能駕駛系統，對實時性、安全性、可靠性及算力要求極高，車控操作系統的智能化進程尚處于初期階段，生態尚未完備；車載操作系統由智能座艙和信息娛樂系統構成；汽車座艙系統是汽車與司乘人員直接交互的界面、對司乘人員的駕駛體驗感影響巨大，智能座艙用車載中控屏、高清多模式儀表盤、抬頭顯示 HUD、流媒體后視鏡等替代了燃油車時代的機械式儀表盤和簡單的音頻播放設備，搭載人機交互系統，顯著提升了駕駛的便捷性、安全性與樂趣；同時智能座艙相較于智能駕駛技術實現難度低、部分功能可直接通過消費電子產品實現，落地性相對較強；從而備受產業鏈關注。2.智能座艙相對于ADAS、無人駕駛及MCU基于直面客戶且技術實現難度相對較低的特性，成為汽車智能化率先落地的板塊，發展迅速。智能座艙不涉及底盤控制，且落地過程中不涉及安全問題，僅對座艙內屏幕以及娛樂功能進行整合，實現難度對比自動駕駛更低。對比自動駕駛等其他智能化，對算力要求稍低并且成本更加可控加快了智能座艙的推進。3.互聯網科技巨頭加速布局汽車業務，多重優勢激發座艙熱度并推動創新技術落地應用。對于以阿里巴巴、百度等為代表的互聯網科技巨頭而言，汽車產業是其從移動互聯網向產業互聯網轉型的重要陣地之一?；ヂ摼W科技巨頭希望依托自身在移動互聯網時代構建的軟件應用生態以及云計算服務生態優勢，逐步將生態延伸至汽車產業端，賦能汽車產業智能化轉型。相較于造車新勢力，互聯網科技巨頭的造車業務具備雄厚的資金儲備、領先的數字化技術積累、深厚的技術人才儲備與豐富的軟件應用生態等多重優勢?；ヂ摼W科技巨頭的入局一定程度上激發了座艙市場熱度，且互聯網科技巨頭持續的資金與技術投入，大大推動了創新技術與產品在座艙領域的落地與上車應用，加速座艙智能化發展。二、智能座艙硬件配置的同質化推動芯片和個性化服務的快速發展智能座艙全產業鏈分為三大環節：1）Tier0.5 級供應商也可稱為產業的下游，主要以各大車企和傳統 Tier1 供應商構成，如德賽西威、均勝電子、偉世通等，云計算和車聯網的普及使華為、BAT 等互聯網科技類供應商也分布于產業下游；2）Tier1 為座艙提供中控屏、儀表盤、流媒體后視鏡、后排液晶顯示器等硬件，同時配合開發信息娛樂解決方案、駕駛顯示解決方案和 HUD 為智能座艙的電子化技術升級；3）傳統的 Tier2 主要供應 PCB、顯示面板、功率器件等電子產品，未來產業將集中升級操作系統相關軟硬件，如增加應用軟件、中間件軟件、自主定制操作個性化系統、可達成“一芯多屏”的高效能低成本芯片。
汽車座艙智能化發展是通過配備智能化和網聯化的車載產品來實現與人、路、車的智能交互，是人車關系從工具向伙伴演進的重要紐帶和關鍵節點。隨著消費者需求的不斷提升，以“主動＋智能”的人機交互方式，打造“差異化、個性化、情感化、簡單化、社交化”汽車座艙，已成為現階段智能座艙的發展趨勢。
三、基于智能座艙域的系統集成促使大算力SOC芯片快速發展但以智能化的車作為平臺、全面的車外和車內的感知為基礎，將語音與觸屏、情緒識別、手勢識別、人臉識別、位置定位等融合而成的智能座艙，已成為當下智能汽車的標配。更重要的是隨著智能座艙內部功能將越來越豐富，算力將集中在單個域控制器中。而傳統的座艙儀表、娛樂、中控系統相對獨立，單個系統對應單個芯片，通信成本較高。未來，智能座艙內部功能將越來越豐富，而且算力將集中在一個域控制器中對多個系統進行算力支持，也即從基于電子控制單元（ECU）的分布式結構向分布式網絡+域控制器（DCU）架構邁進。這種改變縮短了通信時間，也降低了通信開銷。在這個過程中，傳統座艙芯片也從支撐單一的“安全”需求不斷升級到兼顧多重服務需求、更高算力的AI智能芯片。一方面，隨著智能座艙功能的日漸復雜，集中式電子電氣架構已開始逐步取代分布式電子電氣架構，數個高算力芯片正在取代過往車內幾十甚至上百個算力的電子控制單元。另一方面，隨著座艙內傳感器規模、交互模式的升級，更需要依賴座艙系統芯片的算力。芯片算力高低及結構設計很大程度上影響智能座艙各項功能，以中控多媒體、語音為例，芯片算力高低將影響中控多媒體對用戶需求的反應時間，同時影響智能座艙對用戶語音的識別準確率、識別速度等參數。以感知算法為例，隨著座艙領域功能由DMS向IMS發展，攝像頭的數量和分辨率將持續升級，更多的傳感器也將相繼引入，這些革新對承載座艙計算機視覺技術的AI芯片提出了更高的算力要求。
比如攝像頭個數對全圖檢測的影響就是線性，在其他影響因子不變的情況下，兩個攝像頭就是一個攝像頭所需要的算力的2倍。對于同樣的算法，是多個影響因子共同起作用，這將導致對算力的要求大幅提高?；谥悄茏摰母咝枨?，芯片和算法研發企業已經開始成為智能座艙和生態體系的核心參與者，智能汽車座艙的功能實現依靠的不僅是交互技術的突破，更是背后硬件傳感器和芯片算力的研發和普及。
圖：目前主流智能座艙SoC芯片廠商及性能對比
智能座艙時代主控SoC芯片替代多個傳統MCU功能芯片的趨勢已經明晰,消費電子芯片廠商優勢明顯,同時,隨著越來越多的主機廠傾向于硬件預埋、主機廠間的算力競賽越來越白熱化,高算力SoC芯片廠商的議價權也將進一步提升。
