本土汽车芯片，借大模型上位

撰文 | 张祥威 编辑｜马青竹

辅助驾驶芯片算力，终于来到700TOPS大关。今年5月起，搭载英伟达Thor U的理想L8等新车型开启交付，搭载同一芯片的领克900同期到来。

座舱芯片战场，当今天花板高通8295，将很快将成“上一代”产品。高通第五代座舱芯片明年量产，AI算力高达360TOPS，且更好适配大模型。

国际旗舰芯片急行军时，本土玩家追击。

跑在前面的地平线J6P，今年三季度量产上车。身后，芯擎星辰一号、芯驰X10等一众国产辅助驾驶芯片和智能座舱芯片，量产节点锁定明年。

如果说上一场战斗中，英伟达Orin X、高通8295是凭借算力和适配度占据主场，接下来的竞争，涉及带宽、算法方案等多维度。

本土芯片正采取更精准的策略，要么加大带宽，要么携算法亲自进场。当智能化进入大模型对决纵深区，本土芯片能成功逆袭吗？

芯片战，不止拼算力

随着英伟达Thor到来，单芯片算力再次飙升。

第一个迎战者是地平线J6P，算力560TOPS。地平线创始人余凯悟到经验，“没有单纯的智驾芯片供应商”。

与英伟达仅提供Orin X就能大杀四方不同，地平线征程5其实并未在车企中杀出一片天。基于此，在算力更大的J6P到来时，地平线同步端出基于自家芯片的HSD辅助驾驶方案。

笔者体验过这套方案，与小鹏、华为等头部方案的体验基本可归为同一档。

买芯片“送”辅助驾驶方案，无论别人是否心动，至少奇瑞、大众、比亚迪已经行动了。首发搭载的奇瑞董事长尹同跃调侃余凯，“车卖不好就找他”。

另一本土芯片玩家芯擎科技，发布了辅助驾驶芯片星辰一号，INT8精度下NPU算力512TOPS，并基于此芯片推出“方舟”全场景高阶辅助驾驶方案。

芯擎科技创始人汪凯认为，“从算力角度，自动泊车或L2功能，10TOPS其实就够了。如果做高速NOA，最好有100TOPS，做城市NOA至少500TOPS以上。到L3，没有1000-2000TOPS很难做好。”

只是与余凯不同，汪凯认为，芯片的归芯片，算法归其他厂商。

“辅助驾驶乃至将来的自动驾驶，是一个系统，软件与硬件可能将来还是要成为一体方案，但并不是说软件和硬件一定要来自同一厂家。”他说。

现阶段，芯擎科技计划与成熟的系统方案商一起，将软硬结合做好。

汪凯透露，“这涉及不同的方案，比如吉利、极氪的方案，其实还有其它的方案，我们认为至少有2-3种方案，现在都可以一起合作。吉利是其中一家。”

战火，很快还会蔓延到座舱领域。

今年2月兴起的那波DeepSeek上车潮，仅是智能座舱拥抱大模型的开始。眼下算力最强的高通8295，在参数、适配大模型等方面，马上要被对手压一头。

其中之一，上个月发布的本土产品芯片X10，CPU 200k DMIPS，NPU算力40TOPS，系统带宽154GB/s。

“大模型在运行过程中，性能瓶颈和主要资源消耗并非CPU，而是NPU（神经网络处理单元）和系统带宽。许多现有座舱平台源自手机芯片设计，其内存带宽通常为64位，总带宽约六七十GB/s，这对于运行大模型来说往往不够充分。”芯驰科技CTO孙鸣乐告诉《出行百人会/AutocarMax》。

孙鸣乐所指的那款产品，大概率是指高通8295，内存带宽51.2GB/s，支持30TOPS的NPU算力。

芯驰科技的打法：“不唯算力论”。

依据是，算力再高，系统带宽跟不上，计算单元就无法充分发挥性能。此外，避免算力浪费，传统AI加速器倾向于一次性从头到尾运行完一个任务，在多任务并行场景下可能出现算力闲置，X10具备灵活调度机制，可有效利用算力。

孙鸣乐介绍，大模型生成每一个token时，都需要读取大量的模型参数，这一过程极度消耗带宽。X10可实现7B（70亿参数）模型，每秒输出20多个token，响应时间控制在1秒以内，以保证用户获得流畅体验。

从最早量产搭载高通8295的极越01算起，这款芯片的上车时间不过一年半时间。本土芯片迅速追上来，明年量产上车，足见竞争之激烈。

当然，高通不会坐以待追。第五代智能座舱芯片很快将到来，参数相比上一代大幅提升，CPU性能660k DMIPS，NPU AI 算力360TOPS。有意思的是，其量产时间也在明年，本土芯片还得再追击一轮。

“基于高通新一代芯片的智能座舱域控，可以使用6-7年。不像现在基于高通8155、8295，2-3年就会被替换。”一家国际Tier 1高管人士告诉我们。

大模型上车，本土芯片借风起

汽车“端侧AI”时代到来，支持大模型成为辅助驾驶和智能座舱芯片的入门券。

辅助驾驶领域，英伟达Thor、地平线J6P等，相比上一代的Orin X，可更好适配大模型。

余凯认为，“人工智能系统中，参数越多、模型越大，效果越好，用户最终会选择大算力产品。只要城区辅助驾驶足够好，未来2 - 3 年自动驾驶会迎来4G 时刻。”

一些车企如小鹏、理想，逐渐确定了辅助驾驶的技术路线。即，训练云端大模型，通过蒸馏，然后部署为VLA车端小模型。

这些公司自研的算力更高的辅助驾驶芯片，比如小鹏的图灵AI芯片等，已经可支持适配大模型参数。据悉，小鹏图灵AI芯片可运行30B大模型参数。

“当我们在云端的大模型解决了最困难的问题后，剩下的核心问题，就是工程部署问题。车端芯片是否强大，是一家AI企业能不能把模型用好的分水岭。”小鹏自动驾驶中心产品高级总监袁婷婷称。

智能座舱领域，将来也不再是简单的人机交互。比如，一些基于高通第五代座舱芯片的域控方案，可以实现类似“帮我规划上海三天的行程”的指令。

一名国际Tier 1高管人士告诉我们，“智能化水平已经进入到下一阶段，没有AI就没有入场券。合资车厂在中国的市占率已经腰斩，大家的焦虑已经彻底起来了。”

芯擎科技同样注意到了这一趋势。

汪凯告诉我们，“现在的竞争突然之间转到了AI。我们在一年多前就预判这会是竞争热点，所以对于能够带来AI不同体验的芯片，包括高通83XX系列，以及联发科的芯片，我们都会做一些研究。”

至于大家最关心的芯片成本，以智能座舱为例，我们了解到，高通第五代座舱芯片的低配成本，和8295顶配的成本相差不大。

至于辅助驾驶芯片，采取相似性能、更低成本，是地平线、芯擎科技等本土芯片玩家的惯用打法，倒也不必担心。

新的汽车芯片上车战中，从芯片设计的参数方面看，本土芯片和海外大厂距离日益拉近。加上懂AI大模型的汽车人才，国内市场规模日益庞大。智能化红利的归属，可以争一争。