【导读】随着汽车座舱从显示与娱乐中心逐渐演变为 AI 驱动的人机交互平台，音频与语音处理的重要性也在快速提升。作为中国领先的智能座舱芯片厂商之一，芯驰科技在其新一代 AI 座舱 SoC X10 中采用了 Cadence Tensilica HiFi 5s DSP，用于承担实时音频与语音处理任务，为多区域音频、全时在线语音以及 AI 增强型语音交互提供支撑。
通过在 X10 中集成 Cadence Tensilica HiFi 5s DSP，芯驰将音频与语音处理能力直接纳入座舱 SoC 架构之中，使多区域音频、全时在线语音等功能能够在单芯片平台上实现，同时减少对外置音频器件的依赖。
挑战：座舱里的 AI，需要更合理的算力分工
“芯驰选择 HiFi DSP，并不是因为需要一个 DSP，而是因为需要一个已经被验证过的软件平台和生态。”
如今的智能座舱已经不再只是显示和娱乐系统，而是集语音交互、视觉感知、AI 助手和沉浸式体验于一体的综合计算平台。
在同一套座舱系统中，多麦克风语音采集、远场识别、回声消除、主动降噪、多区域音频、AI 助手与全时在线感知等功能，需要与高分辨率显示、多路摄像头以及丰富的应用同时运行。随着生成式 AI 被引入车内，这种资源竞争变得更加明显。
对于座舱 SoC 而言，图形显示和视觉处理往往会占用大量计算与系统带宽，能够分配给 AI 和实时信号处理的资源并不充裕。为了满足不断增长的 AI 需求，一些平台选择在主 SoC 之外增加独立 AI 加速器，但这也意味着更高的系统成本、更复杂的硬件设计以及额外的功耗和散热负担。
因此，越来越多的厂商希望将 AI、图形、连接和音频等关键能力整合到单颗座舱 SoC 中。然而，要实现这样的单芯片架构，音频与语音子系统必须具备极高的效率。它不仅需要支持大规模麦克风和扬声器阵列，提供量产级音质和语音性能，还必须在有限的功耗和面积预算下，与 CPU、GPU、NPU 以及安全相关功能共享系统资源。
协作：从系统架构开始规划音频
架构选择：为什么是 Cadence HiFi DSP
为了实现单芯片 AI 座舱架构，芯驰在 X10 中集成了 4 颗 Cadence Tensilica HiFi 5s DSP，用于承担音频与语音处理任务。
通过将 DSP 纳入座舱 SoC 架构，X10 能够直接在芯片内部完成多区域音频、全时在线语音、语音前端处理以及音频增强等功能，而无需依赖独立的外置音频处理器。这不仅简化了系统设计，也让音频与语音能力能够与 AI、图形和连接功能在统一平台上协同工作。
对于芯驰而言，选择 Cadence HiFi DSP 的原因并不仅仅是 DSP 本身的处理能力。相比从零构建音频处理架构，Cadence 已提供经过长期量产验证的软件开发环境、DSP 配置工具链以及完整的软件生态。
在项目早期阶段，芯驰团队能够利用 Cadence 的配置和建模工具，对不同 DSP 配置进行评估与仿真，提前验证性能、存储需求以及系统资源规划，从而降低架构决策风险。在软件开发阶段，成熟的 SDK、调试环境以及丰富的音频和语音软件支持，也帮助工程团队更快完成系统集成与优化。
这种软硬件一体化的开发方式，使芯驰能够将更多工程资源集中在座舱创新和产品差异化上，而不是重复解决底层音频平台建设问题。
最终，X10 将音频与语音处理交由 HiFi 5s DSP 负责，而 CPU、GPU 和 NPU 则专注于应用、图形和大模型 AI 等任务。除了传统音频处理之外，HiFi 5s DSP 还能够运行 AI 增强型语音和音频算法，使语音增强、降噪以及其他实时音频处理任务能够持续运行，并保持较高的能效水平。
本质上，这种架构让每一种计算任务都运行在最适合的处理引擎上，从而提升整体系统效率，并为未来 AI 座舱功能扩展预留充足空间。
对于芯驰而言，Cadence HiFi DSP 的价值并不止于音频处理性能本身。
在 X10 项目中，Cadence 提供的不只是 DSP IP，而是一整套经过长期量产验证的开发平台。从 DSP 配置、架构建模到软件开发和系统调优，工程团队能够在芯片开发早期阶段就对不同配置方案进行评估和仿真，提前验证性能、存储资源以及系统带宽规划，从而降低架构设计风险。
与此同时，成熟的软件开发环境、调试工具以及丰富的音频和语音软件支持，也让芯驰团队能够更快完成系统集成与性能优化，并将开发资源集中在产品创新，而非底层平台建设。
对于需要长期维护的软件定义汽车平台而言，这种完整的平台能力往往比单纯的 DSP 性能更重要。
经过二十多年的发展，Cadence Tensilica DSP 已被广泛应用于全球数十亿台消费电子设备，并逐步扩展至汽车、智能终端和边缘 AI 等领域。在汽车座舱场景中，其价值主要体现在：
面向音频、语音和通信负载的确定性实时处理能力。
成熟且经过量产验证的 SDK 和软件开发环境。
覆盖音频、语音、通信和 AI 的软件包与参考实现。
来自整车厂、Tier 1、软件伙伴和编解码厂商的广泛生态支持。
稳定且可扩展的编程模型，便于软件迁移和长期产品维护。
Cadence Tensilica HiFi DSP 不只是一颗 DSP，而是一个已经经过行业验证的软件和生态平台。随着车型软件规模持续增长、AI 功能不断增加，这种平台化能力能够帮助项目降低集成风险、缩短开发周期，并加快产品量产落地。
落地效果
X10 将 AI、图形、连接、安全和实时信号处理整合在一颗车规级芯片中，减少了传统“座舱 SoC 加外挂 AI 加速器”架构带来的额外复杂度。在功能安全和网络安全方面，平台支持包括 ISO 26262 ASIL B 在内的相关要求，并可同时承载安全软件基线和开放式应用软件基线。
音频与语音处理集中到 Cadence Tensilica DSP 后，系统可以减少额外器件，同时降低功耗和散热设计的压力。这让原本主要出现在高端车型上的 AI 座舱能力，有机会覆盖更广泛的车型。
“对于现代 AI 座舱而言，关键挑战已经不再是能否实现某项功能，而是如何以可量产、可扩展的方式将这些功能集成到产品中。Cadence HiFi DSP 将高效的音频与语音处理能力、成熟的软件开发环境以及丰富的生态资源结合在一起，帮助客户缩短开发周期并降低系统风险。X10 正是这一理念的典型案例。通过将音频、语音和 AI 增强处理能力整合到单颗座舱 SoC 中，芯驰正在推动智能座舱向更高集成度和更自然的人机交互体验演进。”
——Casey Ng，Cadence 产品营销总监
“X10 的目标是成为面向 AI 时代的智能座舱平台。随着座舱功能不断增加，我们不仅需要更强的算力，也需要更高效的系统架构。Cadence HiFi DSP 及其成熟的软件生态，帮助我们将音频与语音处理能力直接整合到座舱 SoC 中，同时保持良好的开发效率和软件可扩展性。这使我们能够更专注于 AI 座舱创新，并为客户提供更加自然、智能的人机交互体验。”
——孙鸣乐，芯驰科技 CTO
从 DSP IP 到完整平台能力
对于新一代 AI 座舱而言，挑战早已不只是算力本身。
整车厂希望获得更自然的语音交互、更沉浸的音频体验以及更丰富的 AI 功能；而芯片厂商则需要在有限的成本、功耗和开发周期内，将这些能力真正带入量产项目。能否同时做到高性能、低风险和快速交付，已经成为智能座舱平台竞争力的重要指标。
X10 的开发过程表明，成功的平台不仅需要先进的硬件架构，同样需要成熟的软件环境、完善的工具链以及稳定的生态支持。通过采用 Cadence Tensilica HiFi DSP，芯驰不仅获得了高效的音频与语音处理能力，也获得了一套经过长期验证的开发平台，从而能够更快地完成系统集成和产品落地。
对于 Cadence 而言，X10 也是 Tensilica DSP 持续拓展汽车市场的重要案例。多年来积累于消费电子领域的软件生态、开发工具和音频技术，如今正帮助汽车客户打造新一代智能座舱平台。
随着 AI 能力持续进入车内，DSP、CPU、GPU 和 NPU 将共同构成新一代座舱计算架构。而对于整车厂和平台开发者来说，真正重要的并不是单一处理器的性能指标，而是能否基于成熟的软件和生态体系，将创新功能更快、更稳定地交付给最终用户。
Cadence 与芯驰在 X10 上的合作正说明了这一点：当经过验证的 DSP 架构与完整的软件生态结合时，它带来的不仅是一项技术能力，更是一条能够支撑产品量产和持续演进的平台化路径。
结论
芯驰 X10 采用 Cadence HiFi 5s DSP，是新一代 AI 座舱单芯片架构落地的典型实践。面对座舱内多任务算力冲突难题，芯驰通过专用 DSP 承接音频语音实时处理，实现不同计算任务匹配对应硬件引擎，优化整机算力分配，简化硬件方案，降低系统功耗与成本。本次合作的核心价值，不只在于 DSP 硬件性能，Cadence 配套成熟 SDK、建模调试工具与丰富音频软件生态，大幅降低芯片架构评估、系统集成的风险，缩短项目开发周期，让芯驰团队聚焦座舱差异化功能创新。
