低算力芯片的春天真的來了嗎？

1月22日，單顆128 TOPS芯片跑通城市NOA的智駕方案，打破輿論長期以來城市NOA起算力200-500TOPS的認(rèn)知慣性。

2025年初，中國汽車曾短暫經(jīng)歷一場(chǎng)全民智駕的浪潮，隨即上層開始降溫，在長達(dá)半年的“靜默期”后，中國汽車智駕技術(shù)向VLA大模型與物理AI等更深層的技術(shù)轉(zhuǎn)型。僅僅不到一年，這股被壓抑的勢(shì)能再次被點(diǎn)燃。輿論中有聲音說，城市NOA正式告別算力競(jìng)賽，即將被塞進(jìn)占據(jù)中國車市半壁江山的10萬-15萬元級(jí)國民車腹地。

如果僅從市場(chǎng)滲透率和出貨量的維度看，隨著128 TOPS方案的規(guī)模化落地，中國汽車產(chǎn)業(yè)用極致的工程效率，打破了高階智駕與昂貴算力劃等號(hào)的魔咒，讓科技平權(quán)在10萬級(jí)市場(chǎng)普惠給中國最廣泛的汽車消費(fèi)群體。

對(duì)于身處其中的科技企業(yè)而言，這更像是一個(gè)殘酷的春天，會(huì)將所有參與者拉回到比拼成本、效率的內(nèi)卷中。“低算力高階智駕方案”給所有參與者一張入場(chǎng)券，但最終也會(huì)在摩爾定律和AI迭代下被落下。或許低算力芯片的春天確實(shí)來了，但也警惕春天之后，不一定是收獲的秋天。

低算力芯片的生意火起來了

在2022~2024年之間，行業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為實(shí)現(xiàn)高速NOA需要30-50TOPS算力，而實(shí)現(xiàn)城市NOA因?yàn)樾枰R(shí)別信號(hào)燈、無保護(hù)左轉(zhuǎn)、繞行障礙等功能，因此門檻極高，起步至少要200-500TOPS，甚至為留足算力冗余需要1000TOPS的芯片。

得益于算效、算法以及AI大模型迭代，128TOPS也足以能撐起曾經(jīng)需要500 TOPS才能完成的運(yùn)算量。這次單顆128 TOPS芯片實(shí)現(xiàn)城市NOA功能后，幾乎敲定了“10萬元城市NOA”的技術(shù)格局。

除了芯片設(shè)計(jì)邏輯會(huì)單獨(dú)針對(duì)智駕場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化外，在算法上也從稠密計(jì)算切換到稀疏計(jì)算。傳統(tǒng)的智駕感知算法大多采用稠密計(jì)算的方式，在一定范圍內(nèi)，系統(tǒng)會(huì)無差別的對(duì)視野內(nèi)的每一個(gè)元素進(jìn)行計(jì)算，如果將感知范圍從100米延伸至200米，計(jì)算量都呈幾何級(jí)增長，造成算力浪費(fèi)。而稀疏計(jì)算的方式，會(huì)率先篩選出關(guān)鍵區(qū)域，比如前面的人、車輛、車道線，對(duì)這些元素實(shí)時(shí)追蹤計(jì)算，周圍固定的元素會(huì)選擇性略過，并且通過歷史幀強(qiáng)化當(dāng)前幀。這種稀疏計(jì)算模式將計(jì)算復(fù)雜度降低了一個(gè)量級(jí)，因此在算效層面，能讓128TOPS的物理算力發(fā)揮出相當(dāng)于稠密算法下更高算力芯片的效果。

從技術(shù)視角看，低算力芯片已經(jīng)提供打破城市NOA門檻的可行性；從市場(chǎng)視角來看，中國汽車市場(chǎng)的基本面為低端芯片生意提供了爆發(fā)的必要性。

乘聯(lián)分會(huì)數(shù)據(jù)顯示，2025年售價(jià)10萬-15萬元的產(chǎn)品占據(jù)中國新車銷量的50%，這部分消費(fèi)群體對(duì)成本極度敏感，只消費(fèi)車輛的工具屬性，在全民智駕的趨勢(shì)下，這一價(jià)區(qū)也一直是高階智駕的荒漠，僅搭載最基礎(chǔ)的功能。在商業(yè)層面上，誰能利用上述技術(shù)紅利，把城市NOA塞進(jìn)10萬級(jí)的車?yán)铮l就握住了中國車市最大的增長引擎。

為了吃下這塊蛋糕，科技企業(yè)的生存形態(tài)也不再執(zhí)著于在技術(shù)高點(diǎn)和創(chuàng)新，反而是開始圍繞這塊蛋糕瘋狂堆規(guī)模。為了在低價(jià)車型上實(shí)現(xiàn)功能落地，這些原本標(biāo)榜高科技的公司，越來越像制造業(yè)企業(yè)，試圖通過規(guī)模效應(yīng)攤銷研發(fā)成本。

如果將視野拉開到全球維度，你就會(huì)看到，中國新興科技企業(yè)忙著做大出貨量、做低成本，美國的科技巨頭如英偉達(dá)依然在追求極致的性能，不管是英偉達(dá)還是高通，都在試圖讓整個(gè)行業(yè)都按照自己定義的路徑演進(jìn)。

一方是在制定規(guī)則，一方在適應(yīng)規(guī)則中加速高階智駕的“大宗商品化”。或許在短期內(nèi)能夠解決高階智駕需求爆發(fā)與高算力硬件成本居高不下之間的矛盾。更要警惕的是，這種商業(yè)價(jià)值高度依賴行業(yè)較慢的迭代速度，如果500TOPS芯片降至白菜價(jià)，或者端到端大模型對(duì)算力底限提出更高要求，目前基于極致優(yōu)化的低算力方案構(gòu)建的商業(yè)壁壘，可能在極短時(shí)間內(nèi)失去價(jià)值。

那么，中國智駕是否為換取市場(chǎng)規(guī)模，而過早消耗未來的技術(shù)紅利，將原本應(yīng)該用于探索L4的資源大量投入到了L2+的成本內(nèi)卷中，這種商業(yè)模式本質(zhì)上更像是一門短線生意。

起步即遙遙領(lǐng)先的心態(tài)要不得

如果將視線撥回到全球技術(shù)演進(jìn)中，在中低算力平臺(tái)實(shí)現(xiàn)高階智駕功能，核心依賴于稀疏計(jì)算和模型蒸餾技術(shù)。在算力資源匱乏的階段，通過剔除模型中50%以上的低權(quán)重計(jì)算讓大模型瘦身，幾乎是所有科技企業(yè)的生存智慧，這種方式在業(yè)內(nèi)稱為算效紅利。

以英偉達(dá)Thor為代表的路徑不同，高算力初衷就是為模型預(yù)留巨大的冗余，試圖利用海量算力讓AI具備邏輯推理能力和長尾場(chǎng)景的泛化能力，就好比同樣是解決居住問題，一種是挑戰(zhàn)“如何在40平米內(nèi)塞進(jìn)三室一廳”，而對(duì)手正在研究“如何讓建筑抗住8級(jí)地震”。

前者解決普及問題，后者解決未來定義問題。目前的領(lǐng)先在很大程度上建立在硬件物理指標(biāo)的妥協(xié)之上，內(nèi)存帶寬一個(gè)常被忽略的關(guān)鍵數(shù)據(jù)是，目前主流的128 TOPS方案受限于成本，大多采用LPDDR5內(nèi)存，帶寬通常在64GB/s至128GB/s之間，這對(duì)于優(yōu)化過的城市NOA專用模型尚且夠用。但是，真正的端到端大模型對(duì)帶寬有著更極致的需求，英偉達(dá)Orin-X的帶寬已達(dá)204GB/s，而Thor更是采用了服務(wù)器級(jí)的高帶寬內(nèi)存技術(shù)。

一旦智駕技術(shù)范式發(fā)生躍遷，低帶寬芯片會(huì)再次面臨硬件性能限制，現(xiàn)在的成功絕不意味著低算力方案構(gòu)建了真正的技術(shù)壁壘。

更需要警惕的是，這種技術(shù)路徑正在泛化成為主流商業(yè)模式，科技公司為了在128 TOPS芯片上實(shí)現(xiàn)良好體驗(yàn)，方案商需要投入大量人力進(jìn)行一對(duì)一服務(wù)，每一款新車、每一個(gè)新的傳感器配置，都需要工程師重新進(jìn)行算子優(yōu)化和模型量化。即便是大規(guī)模應(yīng)用AI后，可以彌補(bǔ)工程師數(shù)量上的差距，實(shí)現(xiàn)十步并一步、甚至百步并一步的效果。一旦硬件成本遵循摩爾定律大幅下降，這些優(yōu)勢(shì)可能會(huì)在一夜之間變得一文不值。

多位行業(yè)人士指出，中國智駕產(chǎn)業(yè)目前的成就更多是在“應(yīng)用層”的戰(zhàn)術(shù)勝利，起步即遙遙領(lǐng)先的心態(tài)之所以危險(xiǎn)，是因?yàn)樗菀鬃屛覀儗簳r(shí)的市場(chǎng)份額誤讀為技術(shù)統(tǒng)治力。真正的護(hù)城河，永遠(yuǎn)建立在對(duì)下一代技術(shù)范式的定義權(quán)上，而不是對(duì)上一代技術(shù)剩余價(jià)值的極限挖掘上。

當(dāng)下智駕賽道，那些真正具備危機(jī)感的頭部企業(yè)早已進(jìn)入“規(guī)劃一代、研發(fā)一代、應(yīng)用一代”的節(jié)奏中，輿論為128 TOPS的量產(chǎn)方案叫好時(shí)，他們的研發(fā)重心早已轉(zhuǎn)移到了下一代技術(shù)上，有的企業(yè)甚至不惜成本，推動(dòng)三個(gè)獨(dú)立團(tuán)隊(duì)同時(shí)攻堅(jiān)同一個(gè)項(xiàng)目，這種節(jié)奏感確保了企業(yè)在任何一個(gè)技術(shù)斷層來臨時(shí)，手中都握有可供替換的底牌。

智駕外包的贏家只有一到兩家

智駕浪潮催生出大量的科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)，一種是硬件提供商，提供從芯片、域控制器到激光雷達(dá)等感知元件，另一種是軟件提供商，專注于感知、規(guī)劃、控制等核心算法的推演與迭代。

如果把時(shí)間軸拉長，會(huì)發(fā)現(xiàn)當(dāng)前智駕行業(yè)，像極了二十年前中國汽車工業(yè)學(xué)步階段，當(dāng)時(shí)的自主品牌缺乏正向研發(fā)能力，不得不依賴這些“外腦”來完成從底盤調(diào)校到造型設(shè)計(jì)的“交鑰匙工程”，長城華冠、同濟(jì)同捷、上海龍創(chuàng)等整車設(shè)計(jì)公司遍地開花，以“造型+工程+試制+驗(yàn)證”能力適配車企開發(fā)需求，以項(xiàng)目結(jié)算費(fèi)用，周期6-18個(gè)月。

比照著整車設(shè)計(jì)行業(yè)的演變軌跡，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)年的整車設(shè)計(jì)外包公司，隨著吉利、比亞迪、長城等主機(jī)廠建立起自己的萬人研究院，迅速失去了核心價(jià)值。這些企業(yè)要么因資金鏈斷裂消失，要么退化為單純的勞務(wù)輸出。如今的智駕方案商在某種程度上也扮演著設(shè)計(jì)外包的角色，當(dāng)高階智駕從高科技賣點(diǎn)變成基礎(chǔ)標(biāo)配后，主機(jī)廠必然會(huì)收回主動(dòng)權(quán)。

或許未來的智駕市場(chǎng)甚至比當(dāng)年的整車設(shè)計(jì)外包更為殘酷，絕大多數(shù)方案商如果不能在算法上形成持續(xù)的代際領(lǐng)先，將難逃淪為普通零部件供應(yīng)商的命運(yùn)。科技企業(yè)看重未來的爆發(fā)性和壟斷性，制造業(yè)企業(yè)看重當(dāng)下的現(xiàn)金流和凈利率。

參考電腦時(shí)代Windows+Intel聯(lián)盟的統(tǒng)治力，智駕行業(yè)的終局注定是高度集中的，智駕技術(shù)具有極強(qiáng)的數(shù)據(jù)飛輪效應(yīng)強(qiáng)者越強(qiáng)，只有那一兩家掌握了底層標(biāo)準(zhǔn)、擁有海量數(shù)據(jù)閉環(huán)的巨頭，才能將復(fù)雜的智駕功能封裝成標(biāo)準(zhǔn)化的黑盒，從而重新通過規(guī)模效應(yīng)通過軟件授權(quán)賺錢。而剩下的數(shù)十家方案商，將在激烈的同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)中面臨兼并或出局。