作者 | 郑浩钧
编辑 | 田 哲
5 月 13 日，国内车规级芯片企业芯驰科技宣布完成近 1 亿美元（约合人民币 6.9 亿元）C 轮融资。本轮融资由苏产投领投，陕汽鸿德投资作为全新战略股东加入，亦庄国投、北京市先进制造基金、西安财金、益中亘泰等多家投资机构及产业资本跟投。
这笔融资发生在中国智能电动汽车产业链深度重构的关键节点。目前智能化竞争已从 30 万元以上的高端市场，全面进入 10 万至 20 万元的主流价位段。芯片供应商需要在性能、成本、交付稳定性之间做好平衡。
同时，在 2021-2022 年的芯片投资热潮后，大量车规芯片初创公司完成流片后便陷入车规认证与量产瓶颈，无法兑现营收，使得资本市场对投资半导体行业的态度趋于审慎。
这种背景下，芯驰科技仍能拿下近亿美元融资，或许说明量产交付能力正在成为芯片企业的估值锚点。根据官方数据，截至目前，芯驰全系列芯片累计出货量已突破 1200 万片，量产车型超过 100 款，客户覆盖中国全部前十大汽车 OEM 集团，以及全球前十大汽车 OEM 集团中的七家。
这一规模在本土车规芯片企业中处于领先位置。从产品线来看，芯驰主要采取 " 舱 + 控 " 双轮布局：X9 系列面向智能座舱，E3 系列定位智能车控 MCU。芯驰科技也是可同时提供 SoC 与高性能 MCU 的车规芯片设计公司之一。
在智能座舱领域，芯驰 X9 系列座舱处理器累计交付突破 500 万片，年增长率超过 50%。在 MCU 领域，芯驰 E3 系列累计出货已超过 500 万片，已切入理想、小米、比亚迪、长安等车企的量产项目。
PART 1
AI 座舱与具身智能：
下一代产品的 " 增量逻辑 "
芯驰科技本轮融资的资金用途指向车规级芯片研发、量产交付和产业生态建设，同时加速公司从汽车到具身智能赛道的突破。
在产品层面，最具想象空间的是下一代 AI 座舱芯片 X10。
2025 年 9 月在与雷峰网《新智驾》的一次交流中，一位接近芯驰科技的人士张林瑞（化名）曾表示，AI 带来的不是屏幕变大、3D 渲染变强这类传统升级，而是更高效的应用交互。当端侧大模型部署完成后，用户可能不再需要打开多个 APP 协同操作，而是一个 AI 助手直接调用后台服务完成指令。
这意味着芯片的算力需求从 " 跑分竞赛 " 转向 " 响应速度与多模态并发 "，这就需要芯片配置足够的 NPU 算力，以更低功耗、更高效率运行端侧大模型。
张林瑞在与《新智驾》的交流中曾用 " 稳定 " 概括座舱领域的竞争本质。
他认为，智驾领域存在是否搭载激光雷达等路线之争，技术形态尚未收敛；而座舱的形态是稳定的，竞争核心不在于颠覆式创新，而在于 " 把所有的系统做稳定，把成本做低，客户支持做好、迭代做好 "。这一判断反映在了芯驰的产品策略—— X10 不追逐最高端的旗舰市场，而是锚定 10 万至 20 万元价位段的主力车型，用性价比和可靠性打开规模化空间。
乘联会数据显示，2025 年国内新能源乘用车累计零售销量达 1280.9 万辆，其中 10-20 万价格区间新能源市场份额达 38%。中汽协预测，2026 年该区间市场份额将提升至 45% 以上。
张林瑞坦承，在高端市场，车企对高通品牌有较高追求，" 特别高端的车会认为一定要用高通的 "。芯驰的选择是 " 产品定价不高于 8295，但性能与其接近，同时通过端侧 AI 能力形成差异化。"
发布于 2021 年 1 月的高通 8295 芯片，其 AI 架构主要针对传统语音 / 视觉 AI 推理优化，并非为端侧大模型设计。而芯驰 X10 配备 80 TOPS NPU，原生支持 9B 参数大模型的端侧部署。
芯驰选择以座舱为切口进入主流市场，但汽车电子电气架构的演进并未止步于单一域控。随着中央计算架构逐渐成为共识，将座舱与智驾合二为一的 " 舱驾融合 " 正成为芯片行业的新战场。
面对这一趋势，张林瑞认为，" 舱驾融合 " 进程没有大家想的那么快，因为涉及安全系统与娱乐系统的虚拟化隔离、启动时序、音频路由等复杂工程问题，所以仍处于探索阶段。芯驰的策略是先把座舱和 MCU 各自做到极致，再通过 one box 或 two box 的形式与智驾芯片配合，而非过早投入一个超大 SoC 覆盖所有场景的军备竞赛。
不过，在张林瑞向《新智驾》陈述以上观点半年多后，舱驾融合开始从概念走向落地。2026 年北京车展上，舱驾融合成为核心议题，地平线、高通等企业集中展示了相关量产方案。
高通依托座舱领域的优势向智驾延伸，其 SA8775P 芯片已实现规模化上车；英伟达则凭借 Thor 芯片的大算力优势，在高端舱驾融合市场加速布局；地平线在北京车展前发布了国内首款原生舱驾融合芯片 " 星空 "（Starry），预计第三季度量产上车。
舱驾融合受到追捧的一大原因是降本。把原本独立的座舱域控制器和智驾域控制器合二为一，可以减少一套硬件（电源、散热、外壳、线束），算力和内存也能共享调度，避免重复建设。按高工智能的测算，舱驾融合方案相比于传统分立式架构，可将整车成本降低约 30%。
另一方面，单颗芯片算力的提升与安全隔离技术的进步也推动了舱驾融合芯片面世。如地平线 " 星空 " 芯片通过城堡物理隔离架构，在硬件层面实现座舱域与智驾域的物理隔离，使得座舱系统重启不会影响智驾功能的正常运行。
芯驰本轮融资的另一大用途在于具身智能方向的突破。芯驰科技创始人兼董事长仇雨菁表示，公司将 " 依托本轮融资，持续深耕 AI 智能座舱、高端智控领域的产品创新与技术引领，同时积极向具身智能方向拓展布局 "。
这一布局的技术逻辑在于，车规级芯片在可靠性、实时性、功能安全方面的积累，可以复用到机器人等物理 AI 场景。座舱交互、运动控制、传感器融合等能力，本质上都是 " 物理 AI" 在不同载体上的应用。
PART 2
结语
芯驰科技的 C 轮融资，标志着资本市场对车规芯片赛道的判断标准正在从 " 能不能做 " 转向 " 能不能便宜且稳定地做 "。
在张林瑞看来，芯片产品的生命周期取决于产品对不对——做对的产品可以卖五年以上，做错的产品可能一年就消失。
芯驰过去几年的轨迹验证了这一逻辑：不追风口，不造概念，而是在座舱和车控两个核心领域建立量产与工程化壁垒，再逐步向端侧 AI 和具身智能延伸。
当中国智能电动汽车的竞争进入 10 万至 20 万元的主流市场绞杀阶段，芯片供应商的性价比、交付稳定性和生态适配能力，将比单纯的算力参数更具决定性。（雷峰网）
