預埋1000 T算力，是為L4鋪路還是割韭菜？智駕芯片的真實利用率

現在的智能駕駛領域，卷完成本卷算力，新車發布會不談“TOPS”都不好意思打招呼。動輒500、1000 TOPS的算力，號稱“為L3/L4打好硬件基礎”。聽起來很美好，但這究竟是通往未來的真實技術路線，還是用來收割消費者的營銷噱頭？

今天我們深入聊聊，智能駕駛的云端和本地算力到底有什么區別，以及堆算力到底是真需求還是偽命題。

先搞懂，云端算力 vs 車載本地算力

如果把智能駕駛比作一個人：

• 云端算力相當于“學校+老師”。它負責用海量數據（課本）去訓練模型，讓車變得聰明。特點是規模大，但響應慢，無法參與實時駕駛。
• 車載本地算力相當于你的“大腦+神經”。攝像頭看到障礙物，大腦必須在幾毫秒內決定剎不剎車。特點是極低延遲，高度可靠，哪怕在隧道沒信號，也必須正常工作。

兩者關系很明確：云端決定了智能的上限，車端決定了安全的下限。

為什么要堆本地算力？這確實是真實需求

高階自動駕駛的責任主體從人變成了系統，對算力提出了硬性要求：

1. 處理海量原始數據：L3/L4需要高清攝像頭、激光雷達等傳感器，產生的數據量爆炸式增長。為了追求極致的反應速度，必須在車上直接處理原始數據，避免壓縮傳輸帶來的信息丟失，這需要強大的本地算力支持。
2. 運行更復雜的算法模型：真實路況存在各種長尾場景，需要運行BEV+Transformer這類大模型。模型越大，對算力的需求就越高，否則車輛就會"看不清"或"想得慢"。
3. 功能安全需要算力冗余：L3/L4要求系統有備份，主芯片工作時，備份芯片必須隨時待命。這些"為了安全而浪費"的算力，都得提前預埋。
4. 為后續OTA留出空間：汽車是耐用消費品，需要為未來幾年的算法升級預留硬件能力。預埋算力就是為了讓車輛在幾年后還能通過軟件更新獲得新功能。

雖然預埋算力有真實需求，但行業里也存在嚴重的算力泡沫。

1. 算力利用率低，存在巨大浪費：很多車號稱有上千TOPS算力，實際L2+輔助駕駛只需要10-30 TOPS。絕大多數算力都在"睡大覺"。消費者是在為"未來的期貨"買單，而這個未來可能遙遙無期。
2. 算力≠智能，算法才是靈魂：芯片的TOPS只是理論峰值。決定車輛智能水平的是算法效率和數據質量。特斯拉用相對較低的算力實現了領先的FSD，靠的是強大的算法。有些堆砌大算力的車，實際體驗卻差強人意。
3. L3/L4落地困難，硬件在等待軟件：L3的法規、技術成熟度都面臨挑戰，真正的L4落地還很遙遠。現在預埋的超強算力，可能長時間都處于"英雄無用武之地"的狀態。
4. 成本最終由消費者承擔：大算力芯片價格不菲，配套的散熱、供電系統都要花錢。這些成本最終都會轉嫁給消費者。

1. 看芯片型號：用的是即將量產的最新一代芯片，還是好幾年前的老芯片靠數量堆積？如果是舊芯片堆數量，噱頭成分更高。
2. 看傳感器配置：算力必須和傳感器匹配。如果攝像頭像素不高，激光雷達也沒幾個，卻配了上千TOPS算力，大概率是浪費。
3. 看最終體驗：這是最直觀的。車開起來到底怎么樣？是聰明還是笨拙？硬件預埋是給了未來一個可能性，但能否兌現，還得看廠商的軟件能力。

值得注意的是，2026年智能駕駛行業正面臨兩大關鍵變局，讓“算力之爭”變得更加復雜：

• 特斯拉FSD入華進入倒計時：根據最新消息，特斯拉FSD入華雖無具體時間表，但核心障礙已基本掃清。其上海AI訓練中心已投用，且完成了針對中國路況的數據合規閉環。FSD的入華不僅是技術挑戰，更是對國產智駕的一次“壓力測試”。
• 行業進入洗牌期：史上最嚴智駕新規落地，中小車企若無核心技術，將難以通過“堆算力”來偽裝高端。行業正從“無序卷算力”走向“成熟拼體驗”，頭部企業自研筑壁壘，腰部企業協同求平衡，中小企業外包保生存，將成為新生態。

加強本地算力是通向高階自動駕駛的必要條件，但不是充分條件。真正的趨勢不是二選一，而是車云協同——云端負責訓練大模型，車端負責實時執行。

硬件預埋是給未來的一個可能，但今天買車，更應該關注當下的實際體驗，而不是為遙不可及的"L4"買單。

畢竟，車是拿來開的，不是拿來跑分的。

你覺得現在買車需要為"未來L3或L4"提前買單嗎？歡迎評論區聊聊。