本土汽車芯片，借大模型上位

撰文 | 張祥威 編輯｜馬青竹

輔助駕駛芯片算力，終于來到700TOPS大關。今年5月起，搭載英偉達Thor U的理想L8（參數丨圖片）等新車型開啟交付，搭載同一芯片的領克900同期到來。

座艙芯片戰場，當今天花板高通8295，將很快將成“上一代”產品。高通第五代座艙芯片明年量產，AI算力高達360TOPS，且更好適配大模型。

國際旗艦芯片急行軍時，本土玩家追擊。

跑在前面的地平線J6P，今年三季度量產上車。身后，芯擎星辰一號、芯馳X10等一眾國產輔助駕駛芯片和智能座艙芯片，量產節點鎖定明年。

如果說上一場戰斗中，英偉達Orin X、高通8295是憑借算力和適配度占據主場，接下來的競爭，涉及帶寬、算法方案等多維度。

本土芯片正采取更精準的策略，要么加大帶寬，要么攜算法親自進場。當智能化進入大模型對決縱深區，本土芯片能成功逆襲嗎？

芯片戰，不止拼算力

隨著英偉達Thor到來，單芯片算力再次飆升。

第一個迎戰者是地平線J6P，算力560TOPS。地平線創始人余凱悟到經驗，“沒有單純的智駕芯片供應商”。

與英偉達僅提供Orin X就能大殺四方不同，地平線征程5其實并未在車企中殺出一片天。基于此，在算力更大的J6P到來時，地平線同步端出基于自家芯片的HSD輔助駕駛方案。

筆者體驗過這套方案，與小鵬、華為等頭部方案的體驗基本可歸為同一檔。

買芯片“送”輔助駕駛方案，無論別人是否心動，至少奇瑞、大眾、比亞迪已經行動了。首發搭載的奇瑞董事長尹同躍調侃余凱，“車賣不好就找他”。

另一本土芯片玩家芯擎科技，發布了輔助駕駛芯片星辰一號，INT8精度下NPU算力512TOPS，并基于此芯片推出“方舟”全場景高階輔助駕駛方案。

芯擎科技創始人汪凱認為，“從算力角度，自動泊車或L2功能，10TOPS其實就夠了。如果做高速NOA，最好有100TOPS，做城市NOA至少500TOPS以上。到L3，沒有1000-2000TOPS很難做好。”

只是與余凱不同，汪凱認為，芯片的歸芯片，算法歸其他廠商。

“輔助駕駛乃至將來的自動駕駛，是一個系統，軟件與硬件可能將來還是要成為一體方案，但并不是說軟件和硬件一定要來自同一廠家。”他說。

現階段，芯擎科技計劃與成熟的系統方案商一起，將軟硬結合做好。

汪凱透露，“這涉及不同的方案，比如吉利、極氪的方案，其實還有其它的方案，我們認為至少有2-3種方案，現在都可以一起合作。吉利是其中一家。”

戰火，很快還會蔓延到座艙領域。

今年2月興起的那波DeepSeek上車潮，僅是智能座艙擁抱大模型的開始。眼下算力最強的高通8295，在參數、適配大模型等方面，馬上要被對手壓一頭。

其中之一，上個月發布的本土產品芯片X10，CPU 200k DMIPS，NPU算力40TOPS，系統帶寬154GB/s。

“大模型在運行過程中，性能瓶頸和主要資源消耗并非CPU，而是NPU（神經網絡處理單元）和系統帶寬。許多現有座艙平臺源自手機芯片設計，其內存帶寬通常為64位，總帶寬約六七十GB/s，這對于運行大模型來說往往不夠充分。”芯馳科技CTO孫鳴樂告訴《出行百人會/AutocarMax》。

孫鳴樂所指的那款產品，大概率是指高通8295，內存帶寬51.2GB/s，支持30TOPS的NPU算力。

芯馳科技的打法：“不唯算力論”。

依據是，算力再高，系統帶寬跟不上，計算單元就無法充分發揮性能。此外，避免算力浪費，傳統AI加速器傾向于一次性從頭到尾運行完一個任務，在多任務并行場景下可能出現算力閑置，X10具備靈活調度機制，可有效利用算力。

孫鳴樂介紹，大模型生成每一個token時，都需要讀取大量的模型參數，這一過程極度消耗帶寬。X10可實現7B（70億參數）模型，每秒輸出20多個token，響應時間控制在1秒以內，以保證用戶獲得流暢體驗。

從最早量產搭載高通8295的極越01算起，這款芯片的上車時間不過一年半時間。本土芯片迅速追上來，明年量產上車，足見競爭之激烈。

當然，高通不會坐以待追。第五代智能座艙芯片很快將到來，參數相比上一代大幅提升，CPU性能660k DMIPS，NPU AI 算力360TOPS。有意思的是，其量產時間也在明年，本土芯片還得再追擊一輪。

“基于高通新一代芯片的智能座艙域控，可以使用6-7年。不像現在基于高通8155、8295，2-3年就會被替換。”一家國際Tier 1高管人士告訴我們。

大模型上車，本土芯片借風起

汽車“端側AI”時代到來，支持大模型成為輔助駕駛和智能座艙芯片的入門券。

輔助駕駛領域，英偉達Thor、地平線J6P等，相比上一代的Orin X，可更好適配大模型。

余凱認為，“人工智能系統中，參數越多、模型越大，效果越好，用戶最終會選擇大算力產品。只要城區輔助駕駛足夠好，未來2 - 3 年自動駕駛會迎來4G 時刻。”

一些車企如小鵬、理想，逐漸確定了輔助駕駛的技術路線。即，訓練云端大模型，通過蒸餾，然后部署為VLA車端小模型。

這些公司自研的算力更高的輔助駕駛芯片，比如小鵬的圖靈AI芯片等，已經可支持適配大模型參數。據悉，小鵬圖靈AI芯片可運行30B大模型參數。

“當我們在云端的大模型解決了最困難的問題后，剩下的核心問題，就是工程部署問題。車端芯片是否強大，是一家AI企業能不能把模型用好的分水嶺。”小鵬自動駕駛中心產品高級總監袁婷婷稱。

智能座艙領域，將來也不再是簡單的人機交互。比如，一些基于高通第五代座艙芯片的域控方案，可以實現類似“幫我規劃上海三天的行程”的指令。

一名國際Tier 1高管人士告訴我們，“智能化水平已經進入到下一階段，沒有AI就沒有入場券。合資車廠在中國的市占率已經腰斬，大家的焦慮已經徹底起來了。”

芯擎科技同樣注意到了這一趨勢。

汪凱告訴我們，“現在的競爭突然之間轉到了AI。我們在一年多前就預判這會是競爭熱點，所以對于能夠帶來AI不同體驗的芯片，包括高通83XX系列，以及聯發科的芯片，我們都會做一些研究。”

至于大家最關心的芯片成本，以智能座艙為例，我們了解到，高通第五代座艙芯片的低配成本，和8295頂配的成本相差不大。

至于輔助駕駛芯片，采取相似性能、更低成本，是地平線、芯擎科技等本土芯片玩家的慣用打法，倒也不必擔心。

新的汽車芯片上車戰中，從芯片設計的參數方面看，本土芯片和海外大廠距離日益拉近。加上懂AI大模型的汽車人才，國內市場規模日益龐大。智能化紅利的歸屬，可以爭一爭。

—THE END—

出行百人會 | AutocarMax

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