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英特尔在2024年CES上推出首款软件定义汽车SoC芯片，也是全球首款采用Chiplet的车规级芯片。按照英特尔的描述，软件定义汽车SoC芯片就是舱驾一体芯片，典型如高通的SA8775、SA8797和英伟达的Thor，但从产品Demo看，英特尔是想恢复昔日Apollo Lake（简称APL）横扫高端座舱的荣光。吉利旗下的极氪已明确会使用这款软件定义汽车SoC芯片芯片。
图片来源：Intel
实际今天所谓的AI PC与汽车SoC芯片几乎完全一致，推测英特尔就是拿AI PC的芯片（即Mentor Lake Core Ultra芯片）来做汽车SoC，要想通过AEC-Q100标准只需降低主频即可，易如反掌，几乎没有开发成本，相信AMD也会跟进推出相关产品。英特尔第一款软件定义汽车芯片近似Ultra U系列，12核心设计，两个性能核心，也就是P核心，8个效率核心，也就是E核心，2个低功率核心，也就是LP核心，内部自然也少不了Xe显示核心。
英伟达Orin的架构图
图片来源：英伟达
高通SA8155的内部框架图
从上图可以看出无论是智能驾驶芯片还是座舱芯片，核心不外乎CPU、GPU、NPU（或者叫AI加速器）、I/O、内存控制器和片上网络NoC。芯片就是这几个模块的拆分组合，如同搭积木。
英特尔是Chiplet领域领导者，FOVEROS是Chiplet领域最关键的3D封装技术，连台积电也远逊色于英特尔。利用Chiplet，英特尔实现了全模块化。
所谓模块，英特尔称之为Tile
英特尔的模块包括CPU、GPU、SoC、I/O和基础，用这些模块任意组合，可以应对任何市场，无论台式机、服务器、笔记本电脑、汽车、工业等等。
SOC部分包括了NPU、低功率核心、效率核心以及一些特定任务，包括WiFi、蓝牙、USB、音频、SATA、电源管理、安全监控、以太网接口、媒体播放、显示、内存控制。SOC负责了80%以上的任务，是功耗管理的核心。
CPU、GPU和NPU分别对应不同的AI任务：
NPU对应那些矩阵乘法为核心的AI应用，如CNN。
GPU对应那些矢量与矩阵运算的任务，例如Transformer。
CPU对应非线性函数，如网络最后的激活。CPU同时负责整个AI任务的调度和数据传输安排，是最核心的部分。
NPU架构很简单，MAC阵列加SHAVE DSP，SHAVE是基于VLIW的。SHAVE DSP是专门为AI设计的超长指令字/数字信号处理器，其流式混合架构向量引擎（SHAVE）可以与推理管道、直接内存访问（DMA）引擎一起协同，在NPU上进行并行异构计算，提高性能。与高通的HEXAGON DSP基本差不多。
英特尔发布会，支持4个8K显示
集成了Xe显示引擎
GPU大部分时间不工作，因其功耗太高，GPU模块是台积电制造的，采用5纳米工艺。
从现场Demo看，这款SDV SoC就是针对座舱的，竞争对手似乎是锁定AMD的V1000系列或高通的SA8155。英特尔不知道是太在意成本还是试图在车载领域性能挤牙膏，从图上看，要想达到顶级座舱，SDV SoC还需要英特尔其他芯片的支持，特别是视觉部分，DMS、E-Mirror和一个乘客占据监视，前者是一个200万像素摄像头，后两者都是250万像素摄像头。而四个360环视也只是300万像素。如果是高通的SA8295或SA8255，单芯片就可做到英特尔SDV SoC+Vision
SoC V5-A的效果，顺便说一下，Vision SoC V5-A主要是做立体双目视觉计算的，用到这里浪费巨大。此外要达到三A游戏，还加入英特尔A770显卡，这款显卡基本可以对标英伟达的RTX3060，零售价格只要2300人民币左右。
英特尔 SDV SoC软件架构
从软件架构看就是针对座舱的。
最大亮点就是Chiplet，客户可以定制化IP放在芯片模块里，英特尔是Chiplet UCIe界面标准的主导者，SDV SoC也是采用UCIe标准，UCIe协会成员包括阿里巴巴集团、AMD、ARM、谷歌、英特尔、微软、META、日月光、英伟达、台积电、高通和三星。
英特尔的APL当年曾占据高端座舱霸主位置，特斯拉、通用、宝马、红旗、长城都是其客户，但无后继升级产品推出，最终市场被高通完全占据，英特尔想恢复昔日荣光非常困难。
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