Automotive Intelligent Cockpit SoC Research Report, 2025
상품코드:1744401
리서치사:ResearchInChina
발행일:2025년 05월
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중국의 자동차 지능형 콕핏 SoC 시장에서는 Qualcomm, Renesas, AMD 등공급업체가 여전히 우세하지만 현지화율도 빠르게 증가하고 있습니다.
ResearchInChina 통계에 따르면, 2024년 지능형 콕핏 SoC의 현지화율은 10%를 초과했으며, SemiDrive, Huawei HiSilicon, SiEngine 등 국내 업체들이 빠르게 성장하고 있습니다.
자동차용 지능형 콕핏 SoC는 제품 업그레이드 사이클에 들어가고 있으며, 향후 2-3년 만에 AI 지향 콕핏 SoC가 주류가 될 것으로 예측됩니다.
자동차 지능형 콕핏 SoC는 제품 업그레이드 사이클에 진입했으며, AI 중심 콕핏 SoC가 향후 2-3년 내에 주류로 자리 잡을 것으로 예상됩니다
주류 칩 공정 기술은 7nm에서 4nm 이하로 진화하고 있습니다. 2024년 기준 7nm 이하 공정 칩의 비중은 36%를 차지했으며, 이 수치는 2030년까지 65%를 초과할 것으로 예상됩니다. 다음 세대는 4nm 및 3nm 공정으로 전환될 것입니다. 현재 널리 사용되는 7nm 및 5nm 칩과 비교해 4nm는 트랜지스터 밀도, 성능, 전력 효율성에서 현저한 개선을 제공하며, 다양한 응용 시나리오에서 AI 콕핏의 고대역폭, 연속 AI 컴퓨팅 작업을 더 잘 지원합니다.
AI 콕핏과 고수준 자율주행을 지원하는 통합 콕핏-드라이빙 SoC가 등장하고 있습니다. 대표적으로 NVIDIA DRIVE Thor, Black Sesame의 “Wudang” C1200 시리즈, Qualcomm의 SA8795P/SA8775P 시리즈, MediaTek의 CT-X1 (MT8678) 등이 있습니다.
AI 지향 콕핏 SoC는 향후 2-3년에 주류가 되어 온 디바이스 모델을 현재의 1B-1.5B 언어 모델에서 7B-10B 멀티모달 모델로 진화시킵니다. Elite), Intel의 Panther Lake 등입니다.
SemiDrive를 예로 들자면, 이 회사는 2025년 상하이 모터쇼에서 차세대 AI 콕핏 칩, X10을 발표했습니다.
사양 측면에서 SemiDrive X10 시리즈 제품은 AI 컴퓨팅에 최적화된 ARMv9.2 CPU 아키텍처를 탑재해 최대 200K DMIPS의 CPU 성능을 제공합니다. 동시에 X10은 1800 GFLOPS GPU와 40 TOPS NPU를 통합했으며, 128비트 LPDDR5X 메모리 인터페이스를 9600 MT/s로 작동시켜 전체 시스템에 154 GB/s의 대규모 대역폭을 제공합니다. 이는 현재 양산 중인 플래그십 콕핏 칩의 두 배 이상입니다.
AI 콕핏의 가장 큰 도전 과제는 7B 멀티모달 대형 모델의 온디바이스 배포입니다. 7B 멀티모달 모델을 온디바이스에 배포하기 위한 성능 요건은 512 토큰 입력 길이에 대해 첫 번째 토큰을 1초 이내에 출력하고 초당 20 토큰의 속도를 유지하는 것입니다. 이는 콕핏 프로세서가 약 30-40 TOPS의 NPU 컴퓨팅 성능과 약 90 GB/s의 DDR 대역폭을 갖추어야 함을 의미합니다. 현재 시중의 고성능 콕핏 SoC는 일부 NPU 성능 요건을 충족하지만, 메모리 대역폭은 대부분 60-70 GB/s 범위 내에 머물러 7B 모델 배포를 지원하기 어렵습니다.
SemiDrive X10은 AI 콕핏 시나리오의 핵심 요구사항에 초점을 맞췄습니다: “소형 모델에 대한 빠른 응답, 중형 모델을 위한 다중 모달 상호작용, 클라우드 기반 대형 모델을 위한 복잡한 작업.” 전통적인 콕핏 칩이 직면한 컴퓨팅 파워와 대역폭의 병목 현상을 해결합니다. 컴퓨팅 파워와 대역폭 구성 측면에서 7B 다중 모달 모델의 온디바이스 배포 요구사항을 충족시키기 위해 40 TOPS의 NPU 컴퓨팅 파워와 초고대역폭 154 GB/s를 제공하여 대규모 모델의 전체 성능 잠재력을 보장합니다.
이 보고서는 중국 자동차 산업에 대한 조사 분석을 통해 자동차 지능형 콕핏 SoC의 정의와 분류, 탑재 수와 시장 점유율, OEM 콕핏 SoC 전개 전략 등의 정보를 제공합니다.
목차
제1장 지능형 콕핏 SoC 정의 및 분류
콕핏 SoC의 정의
콕핏 SoC 분류 : 콕핏 레벨별
콕핏 SoC 분류 : 응용 시나리오별
콕핏 SoC 분류: 나노미터 공정별
콕핏 SoC 분류: EEA별
제2장 중국의 승용차 지능형 콕핏 SoC 시장 조사 및 데이터 분석
지능형 콕핏 SoC 공급업체경쟁 구도
다른 가격대의 차량의 콕핏 SoC 구성 전략
지능형 콕핏 SoC의 가격과 비용
지능형 콕핏 SoC 시장 규모
제3장 지능형 콕핏 SoC 제품의 벤치마크 및 혁신적인 솔루션
L3 AI SoC(콕핏) : 대표적인 제품의 성능 비교
L3 AI SoC(선진 콕핏 드라이빙 통합) : 대표적인 제품의 성능 비교
L2 SoC(콕핏) : 대표적인 제품의 성능 비교
L2 SoC(중간 콕핏 드라이빙 통합) : 대표적인 제품의 성능 비교
혁신적인 콕핏 SoC 솔루션: 온디바이스 AI 기반 모델의 전개를 충족시키는 방법
혁신적인 콕핏 SoC 솔루션: 콕핏 및 드라이빙 통합 및 메카트로닉스
혁신적인 콕핏 SoC 솔루션 : 한 대의 차량에 여러 콕핏 SoC가 필요한지
혁신적인 콕핏 SoC 솔루션: SIP 모듈 포장 및 통합 동향
혁신적인 콕핏 SoC 솔루션: 칩렛
제4장 국외의 콕핏 SoC 벤더
Qualcomm
AMD
Renesas
Intel
Samsung
Nvidia
NXP
Telechips
TI
제5장 중국의 콕핏 SoC 벤더
SemiDrive
SiEngine
Huawei HiSilicon
MediaTek
AutoChips
Rockchip
UNISOC
Arkmicro Technologies
제6장 OEM 콕핏 SoC 구축 전략
BYD
Great Wall Motor
GAC
Changan
SAIC
Geely
BAIC
FAW
Chery
Dongfeng Motor
Li Auto
NIO
Xpeng
Leapmotor
Xiaomi Auto
Tesla
BMW
Volkswagen
Audi
Daimler Mercedes-Benz
Toyota
Honda
HBR
영문 목차
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Cockpit SoC research: The localization rate exceeds 10%, and AI-oriented cockpit SoC will become the mainstream in the next 2-3 years
In the Chinese automotive intelligent cockpit SoC market, although vendors such as Qualcomm, Renesas, and AMD still dominate, the localization rate is also rapidly increasing.
According to ResearchInChina statistics, the localization rate of intelligent cockpit SoCs in 2024 has exceeded 10%, with domestic vendors represented by SemiDrive, Huawei HiSilicon, and SiEngine rapidly rising.
Automotive intelligent cockpit SoCs are entering a product upgrade cycle, with AI-oriented cockpit SoCs expected to become mainstream in the next 2-3 years
Automotive intelligent cockpit SoC chips are entering a product upgrade cycle, with key development directions including:
The mainstream chip process is advancing from 7nm to 4nm and below. In 2024, chips with 7nm and below processes accounted for 36%, and this figure is expected to exceed 65% by 2030. The next generation will shift toward 4nm and 3nm processes. Compared to the currently widely used 7nm and 5nm chips, 4nm offers significant improvements in transistor density, performance, and power efficiency, better supporting high-throughput, continuous AI computing tasks for AI cockpits across various application scenarios.
The emergence of integrated cockpit-driving SoCs that support AI cockpits and high-level autonomous driving, such as NVIDIA DRIVE Thor, Black Sesame's "Wudang" C1200 series, Qualcomm's SA8795P/SA8775P series, and MediaTek's CT-X1 (MT8678).
AI-oriented cockpit SoCs will become mainstream in the next 2-3 years, driving the evolution of on-device models from the current 1B-1.5B language models to 7B-10B multimodal models. Examples include SemiDrive's X10, MediaTek's MT8676, Samsung's Exynos Auto V920, Qualcomm's 8397 (Snapdragon Cockpit Elite), and Intel's Panther Lake.
Taking SemiDrive as an example, it unveiled its next-generation AI cockpit chip X10 at the 2025 Shanghai Auto Show. This SoC adopts an advanced 4nm process and supports on-device deployment of a 7B-parameter multimodal large model. The X10 series chips are scheduled to enter mass production starting in 2026.
In terms of specifications, the SemiDrive X10 series products feature an ARMv9.2 CPU architecture optimized for AI computing, delivering CPU performance of up to 200K DMIPS. Simultaneously, the X10 integrates a 1800 GFLOPS GPU and a 40 TOPS NPU, equipped with a 128-bit LPDDR5X memory interface running at 9600 MT/s, providing the entire system with a massive bandwidth of 154 GB/s-more than double that of current flagship mass-produced cockpit chips.
The biggest challenge for AI cockpits lies in the on-device deployment of 7B multimodal large models. The performance requirement for deploying a 7B multimodal model on-device is to output the first token within 1 second under a 512-token input length and sustain a speed of 20 tokens per second. This demands that cockpit processors possess NPU computing power of around 30-40 TOPS, paired with DDR bandwidth of approximately 90 GB/s. While existing high-performance cockpit SoCs on the market meet some of the NPU performance requirements, their memory bandwidth mostly falls in the 60-70 GB/s range, making it difficult to support the deployment of 7B models.
The SemiDrive X10 focuses on the core demands of AI cockpit scenarios: "fast response for small models, multimodal interaction for medium-sized models, and complex tasks for cloud-based large models." It addresses the bottlenecks in computing power and bandwidth faced by traditional cockpit chips. In terms of computing power and bandwidth configuration, it emphasizes meeting the requirements for on-device deployment of 7B multimodal models, delivering 40 TOPS of NPU computing power paired with an ultra-large bandwidth of 154 GB/s, ensuring the full performance potential of large models.
Regarding the development toolchain, the X10's accompanying AI toolchain covers functions such as compilation, quantization, simulation, and performance analysis, significantly reducing the cycle for model deployment and performance optimization. Additionally, the X10's SDK provides a universal standardized model invocation interface, simplifying the development and migration of AI applications and enabling plug-and-play AI functionality. This ecosystem strategy aims to lower development barriers, offering automakers, algorithm providers, and application developers flexible customization options to accelerate the adoption of AI technology in cockpit scenarios.
The integration level of automotive intelligent cockpit SoC chips continues to increase
Represented by companies like Qualcomm and MediaTek, vendors are beginning to integrate 5G modems, WiFi 7, Bluetooth, and V2X modules into smart cockpit SoCs. This enables the convergence of high-speed connectivity and intelligent computing capabilities on a single chip, improving the real-time performance, multitasking capabilities, and user experience of in-vehicle systems. At the same time, it helps OEMs reduce costs by eliminating the need for external T-Box units.
Taking the D9000 co-developed by BYD and MediaTek as an example, it integrates:
Integrated 5G Modem: Incorporates MediaTek's M80 baseband, supporting Sub-6GHz bands with downlink speeds up to 7 Gbps, while maintaining compatibility with 2G-4G networks.
Bluetooth 5.3: Enables low-power connectivity for in-vehicle sensors and peripherals.
BYD's flagship models, including the Bao 8, Denza Z9, Denza N9, and Yangwang U7, have all adopted the D9000.
On the other hand, cockpit SoC SIP packaging modules are rapidly gaining traction. With increasing power demands and growing component complexity, traditional COB designs face challenges in PCB reliability, thickness control, and warpage management. SIP packaging, through BGA ball mounting technology, backside capacitor design, and extensive underfill process expertise, effectively addresses hardware design, manufacturing, and reliability challenges, ensuring stable operation in harsh environments.
Cockpit SoC SIP packaging modules come in two forms:
(1) SIP modules directly offered by chip vendors, represented by Qualcomm, which provides products like the QAM8255P module and QAM8775P module. Taking the QAM8255P module as an example, its core components include:
SA8255P SoC: Main processing chip.
Power management unit: 4- Qualcomm-developed PMM8650AU power management IC + 1* third-party ASIL-D compliant power management chip (likely from NXP or Infineon).
Memory: Micron LPDDR5, 12GB capacity.
(2) SIP module solutions from module manufacturers, such as Quectel's 48 TOPS high-computing 5G smart cockpit integrated solution module AS830M. The AS830M is developed based on the Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 and employs advanced SiP (System-in-Package) technology combined with BGA (Ball Grid Array) ball mounting, significantly reducing hardware design complexity.
The AS830M integrates 5G, Wi-Fi 7, and BT5.3 technologies, delivering efficient data transmission and connected vehicle capabilities.
Table of Contents
1 Definition and Classification of Intelligent Cockpit SoC
1.1 Definition of Cockpit SoC
Definition of Cockpit SoC
Cockpit SoC Research Framework in This Report (1)
Cockpit SoC Research Framework in This Report (2)
1.2 Classification of Cockpit SoC: By Cockpit Level
Classification Logic of Cockpit SoC by Cockpit Level
Intelligent Cockpit Shipments by Level (L0/L1/L2/L3/L4), 2024-2030E
Classification of Cockpit SoC Products by Level (L0/L1/L2/L3/L4)
1.3 Classification of Cockpit SoC: By Application Scenario
