汽車智能化的下半場競爭，早已從整車硬體堆砌、演算法迭代，下沉至最核心的底層硬體博弈。長期以來，高端車規級智駕晶片市場被海外巨頭牢牢把控，中國車企深陷“硬體外購、演算法適配”的被動局面，高階智駕的普及成本、迭代節奏始終受制於人。 2026年5月28日，比亞迪深圳總部“敢為”智能化戰略發佈會，徹底打破了這一行業格局。隨著首款自研4nm車規級智駕晶片“璇璣A3”正式亮相，中國首款規模化量產的4nm車規智駕晶片誕生。這不僅是比亞迪二十餘年晶片自研之路的里程碑成果，更標誌著中國車企正式突破高端車規晶片技術壁壘，開啟了晶片全端自研、軟硬體深度協同、智駕技術普惠的全新行業周期。 01 一、跳出通用算力內卷：NPU架構定義智駕晶片新範式 當前行業主流智駕晶片普遍沿用消費級GPU通用架構，這套方案成熟度高、適配性廣，但弊端愈發凸顯：冗餘算力過多、AI場景運算效率偏低、功耗控制難以適配車載嚴苛場景。在高階智駕對即時算力、低延遲、高穩定性的極致需求下，通用架構的短板已經成為智駕體驗升級的核心瓶頸。

華為剛發佈了韜定律，用邏輯折疊重新定義晶片演進路線；緊接著比亞迪就掏出了國內首個自研4nm智駕晶片。一個重寫規則，一個重寫上限，這周像是約好了一起給行業上強度的。 華為搞晶片，大家能理解。但比亞迪發4nm智駕晶片，很多人第一反應是：比亞迪？那個賣車的？ 要知道，設計晶片就跟打boss一樣，越往後越難。製程每往前邁一步，研發費用和難度就翻著倍地漲。業內資料顯示，7nm晶片的開發成本大約3億美元，5nm直接飆到5.4億美元，4nm只會更高。在技術上，良率、功耗、散熱、車規級的可靠性驗證，每一項也都是攔路虎。 5nm已經是車企自研智駕晶片裡的頂級難度了。目前國內頭部車企的自研晶片，做得最激進的也就到5nm。

璇璣A3來了： 中國第一顆車規級4奈米智駕晶片，橫空出世：從自主研發、設計、測試完全自主完成。 三顆組合超2100 TOPS，但更重要的是對比通用GPU架構，單位功耗低20%，結合自研演算法，深度最佳化算力資源利用率提升100%。 算力榜上的TOPS不再是唯一的信仰。

比亞迪4nm智駕晶片“璇璣A3”落地！5月28日，比亞迪正式發佈了完全自研的4奈米車規級智駕晶片“璇璣A3”，單顆算力700TOPS，三顆並聯直接飆到2100TOPS。但你以為這只是比亞迪的一次“秀肌肉”？不，這是中國車企造芯潮的縮影。 放眼望去，理想發佈了馬赫100，蔚來的神璣NX9031早已亮相，小鵬5nm圖靈晶片量產上車，2026全年出貨量目標接近100萬片，更別提華為海思那龐大的晶片矩陣。那麼問題來了，造晶片難嗎？難，投入巨大、周期極長、風險極高。為什麼這些車企還要前赴後繼往裡沖？ 首先，打破一個誤區，很多人覺得，車企自研晶片，關鍵在於外購晶片太貴，想省錢。簡單算筆帳，蔚來2024年採購80萬顆Orin-X，花費約21億元人民幣，每車搭載4顆晶片，單車智駕晶片硬體成本約1.04萬元。自研神璣NX9031晶片後，單顆替代4顆Orin-X，單車成本降低近1萬。 毋庸置疑，自研晶片確實能直接壓低單車硬體成本，但比省錢更關鍵的，是話語權。過往的外購通用晶片，雖然參數亮眼，但和車企自研的演算法適配度往往很低，實際算力利用率可能只有30%-50%，這就叫大馬拉小車，性能全浪費在傳輸延遲上了。

人形機器人量產在即之際，似乎自動駕駛已成“昨日黃花”了，但其實全球自動駕駛產業也才剛剛起步，這就是當今科技產業發展的現狀——來得快、去得也快。隨著市場對智能網聯新能源汽車需求的持續增長，預計2025年，智能電動汽車的平均晶片搭載量將高達2000-3000顆以上。而面對全球晶片供應鏈的不確定性，行業爭奪戰正愈演愈烈。1月4日，中國國產智駕晶片企業黑芝麻智能正式宣佈，其自主研發的高性能全場景智能駕駛晶片“華山A2000”已順利通過美國商務部與國防部的雙重審查，獲准在全球範圍內銷售與應用。這是國內唯一通過美國審查的智駕晶片，這也意味著黑芝麻智能正式加入到全球智能駕駛晶片及其自動駕駛產業的爭奪。在全球智能駕駛晶片領域，輝達的Orin-X和特斯拉自研的FSD晶片市場份額領先，從2024年上半年資料看，輝達（Orin系列）和特斯拉（FSD晶片） 兩家就合計佔據了全球市場份額的63.5%。其中，輝達的Drive Orin-X以近73萬顆的裝機量佔據了35.9%的份額，而特斯拉的FSD晶片則以56萬顆佔據了27.6%的份額。而到輝達依然牢牢佔據全球高端市場，2025年Q1，其Orin系列在國內ADAS域控晶片市場佔有51.8% 份額。同時，輝達最新的Thor晶片也進入量產階段，算力達5000 TOPS。根據Global Market Insights Inc.最新發佈的資料，2024年全球自動駕駛晶片市場規模估計為242.2億美元；到了2025年的市場規模增長至297.3億美元，而到2034年則猛漲到1910.7億美元，復合年增長率為23%。但在全球的中端以及性價比市場，國產智駕晶片正在快速崛起。以地平線（征程系列）、黑芝麻智能（華山系列）、華為（昇騰系列）為代表的廠商，正在通過提供高性價比、開放靈活的解決方案，從中低階市場切入，並逐步向高端滲透。其中，作為國產智駕一哥的地平線，2025年上半年出貨量達到198萬套，同比實現翻倍增長；其中，中高階產品解決方案出貨量98萬套，較去年激增6倍，佔總出貨量的49.5%。截至2025年8月，地平線征程家族累計出貨量突破1000萬套，地平線成為國內首家突破千萬交付量的智駕科技企業。地平線在中國車企中繼續保持基礎輔助駕駛解決方案和整體輔助駕駛解決方案的市場份額第一，分別為45.8%和32.4%。可以說，地平線已穩居“國產智駕一哥”的地位。同時，如上所述的國產智駕晶片廠商——黑芝麻智能在高端市場也取得了不小的突破。其華山A2000晶片基於7nm先進工藝打造，創新性整合高性能CPU、GPU、NPU及多種專用計算單元，實現單晶片多工處理能力。根據行業資料，智駕晶片在7nm製程工藝下，每平方毫米約有1億枚電晶體。因此，以300平方毫米為上限的晶片，其電晶體數量將不超過300億個。在業界內，7nm代表了當前最先進的晶片生產技術。再加上黑芝麻智能成為國內唯一通過美國審查的智駕晶片企業，預計黑芝麻將在全球範圍之內與輝達展開全面的競爭。另外，華為昇騰系列晶片依靠不斷擴大的“車圈”合作，在智駕晶片領域也佔據一席之地；同時，吉利芯擎科技，已量產7nm智能座艙晶片“龍鷹一號”，並正式發佈；再加上，蔚來、小鵬等新勢力為了掌握核心技術、最佳化成本，也正在積極自研智駕晶片。因此，整體而言，隨著市場對新能源汽車需求的持續增長，預計2025年中國新能源汽車銷量將達到約1524.1萬輛，智能電動汽車銷量將達到1220.3萬輛，滲透率高達80.1%。這一趨勢推動了汽車電動化和智能化的發展，隨之單車晶片用量也在持續上升。預計到2030年，中國智駕市場規模總額將以49.4%的復合年增長率增長至人民幣4070億元。國產智駕晶片雖然在高端市場的存在感還有待於進一步提升，但已經在性價比市場佔據了不可或缺位置；尤其是隨著L3+自動駕駛即將落地，智駕晶片不僅市場規模將進一步放大，同時智駕晶片的國產化率也將快速提升，對於國產智駕晶片相關廠商而言，這是一個千載難逢的擴大市場和影響力的絕佳機會，在未來的3-5年內或將又將誕生一個“華為海思”！ (飆叔科技洞察)

Momenta作為全球領先的自動駕駛技術公司，其智駕方案以數據驅動為核心，結合軟硬體協同設計，涵蓋從L2到L4等級的自動駕駛功能。基於NVIDIA不同晶片平台的智駕方案各不相同，需依據平台架構、晶片選用、車企特點等共同開發。以下從技術架構、核心方案、合作夥伴及量產進展等方面詳細介紹。一、Momenta技術架構與核心演算法1. 數據驅動的「飛輪」技術：Momenta透過量產自動駕駛（Mpilot）與完全無人駕駛（MSD）的「兩條腿」策略，建構數據閉環，量產車收集海量實際駕駛數據，反哺演算法迭代，提升高階自動駕駛能力。2. 端對端智駕大模型：一段式端對端模型：取消傳統「感知+規劃」分模組架構，直接透過神經網路從感測器原始資料產生駕駛決策，提升系統連續性與應對複雜場景的能力。3. 短期記憶經濟性訓練：透過優化資料訓練方式，節省10-100倍成本，實現快速迭代。二、基於不同晶片平台的智駕解決方案1. 基於NVIDIA DRIVE Orin的方案1.1 硬體配置與感測器方案核心晶片：採用單顆NVIDIA DRIVE Orin晶片，提供254 TOPS的算力，支援演算法快速迭代與高效運作。感測器組合：搭載11V1R1L（11個攝影機、1個毫米波雷達、1個雷射雷達）的感測器配置，兼顧感知能力與成本控制，降低硬體系統的BOM（物料清單）成本。無高精地圖依賴：透過端到端智駕大模型實現環境感知與路徑規劃，減少對高精地圖的依賴，適應「全國都能開，有路就能開」的場景。1.2 功能覆蓋與核心能力支援全場景城市領航輔助（UNP）、高速領航輔助（HNP）、記憶泊車（LPNP/PNP）等，不依賴高精地圖，「全國都能開」。高速與高架場景：HNP（高速高架領航輔助），支援自動變換車道、超車及匝道進出。城市道路場景：UNP（城市領航輔助），實現複雜路口通行、避讓行人及車輛。泊車場景：LPNP（記憶泊車領航輔助）與PNP（泊車領航輔助），支援自動泊入車位及跨樓層記憶泊車。基本ADAS功能：包括自適應巡航（ACC）、車道維持（LKA）等。端到端智駕大模型：國內首個量產級模型，融合感知與規劃模組，提升駕駛決策的連續性與性能上限。1.3 功能亮點與優勢：硬體低成本量產能力：透過優化硬體配置與演算法效率，將高階智駕功能（如城市領航）的硬體成本降低，使其成為主流車型的「標配」。數據驅動的「飛輪」技術：結合量產自動駕駛（Mpilot）與完全無人駕駛（MSD）的雙線策略，透過大量數據迭代提升演算法效能。快速開發與部署：NVIDIA DRIVE Orin的高拓展性演算法框架，縮短開發周期，支援功能快速上車。1.4 市場競爭力與生態策略與NVIDIA的深度合作：Momenta是首個基於單顆Orin晶片量產城市領航功能的企業，雙方在工具鏈適配、演算法優化上形成閉環。效能與成本平衡：在同等算力下，透過軟硬體協同最佳化實現更優的性價比，滿足大規模量產需求。使用者體驗提升：透過更自然的駕駛決策（如連續變換車道、擁塞跟車）和低接管率，增強使用者對智駕功能的信任。1.5 聯合技術優勢：全球首個基於單顆Orin晶片實現城市NOA量產的方案，融合國內首個量產端對端大模型，提升感知與規劃的連續性。數據驅動的「飛輪」技術：結合量產自動駕駛（Mpilot）與完全無人駕駛（MSD）的雙線策略，透過大量數據迭代提升演算法效能。快速開發與部署：NVIDIA DRIVE Orin的高拓展性演算法框架，縮短開發周期，支援功能快速上車。2. 基於NVIDIA DRIVE AGX Thor的方案2.1 硬體配置與感測器方案：Momenta與智己汽車、NVIDIA共同開發，預計2025年量產搭載，具體分工協同：NVIDIA：提供DRIVE AGX Thor晶片及底層運算平台；Momenta：負責演算法開發與資料驅動的模型訓練；智己汽車：整合硬體與整車工程，確保方案在2025年量產車型中落地。2.2 全場景功能覆蓋與核心能力行泊一體：方案支援從高速到城市道路、從行駛到泊車的全場景覆蓋，包括：高速高架領航輔助：實現收費站到收費站的全程自動駕駛；城市領航輔助：支援紅綠燈辨識、避讓行人、自主繞障等；記憶泊車：透過使用者習慣學習實現個人化泊車路徑。 - ADAS全功能：涵蓋自適應巡航、車道維持等基礎功能，並逐步擴展至更複雜的互動場景。2.3 晶片算力與感知能力升級算力支援：DRIVE AGX Thor晶片提供高效能運算能力，支援更高解析度（如超億級像素）和更長時序的感測器輸入，使Momenta的「一段式智駕大模型」能夠處理更豐富的視覺數據，提升環境感知的清晰度和遠距離識別能力。多模態輸入：透過融合攝影機、毫米波雷達等感測器數據，系統可支援更高解析度的影像和視訊輸入，結合更長歷史時序資訊（如連續多幀畫面），增強對動態場景的理解，例如擁塞路況的車輛加塞、異型車閃避等複雜場景。2.4 演算法模型最佳化與反應速度提升“飛輪式”迭代：Momenta的演算法基於數據驅動的“飛輪效應”，透過量產車輛採集的海量資料回流，持續訓練和優化模型。例如，L4級技術（MSD）與L2級量產資料（Mpilot）形成閉環，加速演算法演化。反應速度優化：Thor晶片的高效能運算使演算法整體反應速度提升數百毫秒，例如在緊急煞車或變換車道決策中，系統響應時間縮短，顯著提升安全性。2.5 系統性能與進化能力軟硬協同適配：Momenta的演算法具備高適配性，可靈活搭配不同等級晶片平台。結合Thor晶片的高性能上限，系統能持續擴展功能邊界，例如未來支援雷射雷達融合或更複雜的端到端模型。OTA持續進化：透過雲端資料工廠（如與阿里雲合作）支援演算法快速迭代，使用者車輛可定期升級，延長產品生命周期。2.6 聯合開發優勢：算力提升支援更高解析度輸入和更長時序分析，實現「直覺式」駕駛決策（如無保護左轉博弈、突發避讓等）。反應速度提升數百毫秒，支援行泊一體Door-to-Door全場景。成本與效率平衡：透過規模化量產降低硬體成本，同時利用Thor晶片的被動散熱設計，適配燃油車與電動車的不同架構需求。三、合作夥伴與量產進展1. 車企合作智己汽車：2025年率先搭載Thor晶片方案，IM AD 3.0已實現無圖城市NOA，並計畫2026年落地L3級自動駕駛。上汽、廣汽、豐田等：覆蓋多品牌量產車型，提供客製化方案。2. 晶片廠商合作NVIDIA：Orin和Thor雙平台適配，涵蓋中高階車型。高通：面向主流車型，提供高性價比方案。3. 量產時間表2024年：Orin方案、高通方案量產；2025年：Thor方案將搭載智己車型；2026年：L3級自動駕駛落地。四、技術優勢與產業影響1. 成本與性能平衡：透過優化感測器配置與晶片選型（如單Orin晶片方案），降低硬體成本，推動高階智駕「標配化」。2. 全場景覆蓋：從高速到城市道路、停車場景，實現連續智駕體驗。3. 快速迭代能力：資料驅動的飛輪技術縮短演算法迭代周期，支援功能持續升級。五、未來規劃Momenta的全球化佈局，與Uber合作，啟動歐洲L2+道路測試，推動無圖NOA出海。同時Momenta透過多平台適配、數據閉環和靈活的合作模式，正在加速高階智駕技術的規模化落地，目標是為用戶提供「安全、好用、極致」的智慧駕駛體驗。(AUTO智艙與智駕)

4月23日，在上海車展上，蔚來宣佈全球首顆量產5奈米智駕晶片神璣NX9031隨著蔚來ET9開啟交付正式量產上車。單顆神璣NX9031擁有與滿血版輝達Thor-X同等算力水平。蔚來神璣NX9031將陸續搭載於蔚來後續新車型。早在2023年12月23日晚間的“2023 NIO DAY”活動上，蔚來就正式對外發佈了首款自研智能駕駛晶片神璣NX9031。據介紹，蔚來首款自研智能駕駛晶片神璣NX9031採用的是5nm車規級工藝製程，有超過500億顆電晶體，擁有32核CPU，並整合了高動態範圍的高性能ISP，以及自研的推理加速單元NPU（NPU TPP算力，Total Power Performance <4800），可以靈活高效地運行各類AI演算法。作為一款車規級智能駕駛晶片，神璣NX9031還支援ASIL-D最高功能安全等級。此外，神璣 NX9031 可搭配天樞全域作業系統使用。蔚來創始人、CEO李斌當時就表示，此前蔚來的智能駕駛系統採用了4顆輝達Orin X晶片，整體算力在1000+TOPS，而一顆神璣NX9031可以實現目前業界四顆旗艦智能駕駛晶片的性能。隨後在2024年7月27日“NIO IN 2024”蔚來創新科技日上，李斌正式宣佈，神璣NX9031正式流片成功。李斌當時在現場還展示了蔚來神璣NX9031和行業旗艦智駕晶片在同規格800萬像素攝影機下的實拍對比。根據展示的對比結果顯示，無論是暗光環境下的感光能力，還是畫面細節，蔚來神璣NX9031都有明顯優勢，而這對於智能駕駛的意義是巨大的。沒想到，在神璣NX9031流片成功不到一年之後，就成功實現了量產“上車”。 (芯智訊)

黃仁勳這次來北京脫下皮衣，穿上了西裝——鑑於輝達面臨的嚴峻形勢，最佳銷售老黃必須把對客戶的尊重提到無可挑剔的程度。在中國市場，輝達正面臨多重挑戰。圖源：央視財經視訊截圖兩天前，輝達宣佈，在可預見的未來，其“中國特供版”H20晶片將需要向美國政府申請出口許可證，預計第一財季將產生約55億美元的相關費用。消息公佈後，輝達股價在盤後交易中下跌約5%。除了AI晶片出口受阻，輝達的智駕晶片也面臨客戶流失。在中國市場，蔚小理、小米、極氪、比亞迪、奇瑞、長城等車企一直是輝達智駕晶片的重要客戶。但隨著輝達下一代智駕晶片不斷“跳票”，許多車企正在加速自研晶片，以減少對輝達產品的依賴。據36氪此前報導，小鵬自研的AI智駕晶片“圖靈”將於今年第二季度量產，搭載於全新車型。這款晶片的研發始於2020年，2024年8月流片成功，如今即將正式上車，未來有望用於飛行汽車、機器人等。蔚來和理想的自研晶片同樣取得進展。去年7月，蔚來宣佈神璣NX9031晶片成功流片。今年第一季度，搭載這款晶片的蔚來高端轎車ET9開始交付。蔚來成為國內首家量產自研智駕晶片的造車新勢力。理想去年不斷擴充晶片研發團隊，分佈於中國的北京、上海，以及美國、新加坡等地。其自研智駕晶片代號“舒馬赫”原定2024年底流片，但迄今並沒有更多消息。蔚小理紛紛轉向自研，大背景是輝達新一代Thor智駕晶片的發佈時間一拖再拖。Thor早在2022年9月就正式發佈，原定2024年量產。但由於設計缺陷、工藝難度、製造良率等問題，這款汽車圈翹首以盼的智駕晶片屢屢爽約。最新消息是，這款晶片最早將於今年年中量產，且極有可能只有750TOPS的低算力版本。Thor遲遲難以面世，蔚小理們卻無法繼續坐等。2025年被國內汽車行業廣泛視為“智駕平權元年”。儘管個別車企發生了與智駕有關的慘烈事故，但大多數消費者對於智駕的青睞依然沒有動搖。特別是20萬元以上的車型，智駕功能已經成為新車標配。車企要想做出好用的智駕，必須以算力強大的晶片為基石。但蔚小理們用慣了的Orin-X已經發佈近6年，算力冗餘逐漸被榨乾；車企要想繼續升級智駕軟體，只能通過一輛車搭載多枚晶片的方式堆疊算力。與此同時，特斯拉FSD智駕功能今年正式入華。雖然前期表現不佳，但其背後的AI4（此前叫HW 4.0）晶片算力驚人，相當於Orin-X的兩倍多；再加上特斯拉斷崖領先的智駕演算法和軟硬體架構，假以時日，國內版FSD的整體表現很可能後來居上。在此情況下，蔚小理等新勢力不再苦等輝達，紛紛加快自研步伐。比亞迪、吉利等傳統車企也涉足這一領域，其中吉利已經成功流片。輝達此前依靠Orin晶片，佔據全球智駕市場的大片疆域。蓋世汽車研究院資料顯示，2024年上半年，輝達Orin-X以近73萬顆的裝機量，佔據35.9%市場份額。但如今，Orin遲暮、Thor難產，蔚小理們希望以自研晶片取而代之；輝達此前打下的江山，正面臨被後來者瓜分的危險。A作為Orin晶片的接班者，輝達遲遲無法量產Thor晶片，原因是想邁的步子太大，結果拉了胯。儘管發佈已有數年之久，但Thor的紙面參數依然稱得上領跑全行業。根據輝達的介紹，Thor晶片將採用輝達最新的高性能GPU架構Blackwell，分為多個版本，最高可提供高達2000TOPS的算力，相當於Orin-X的八倍以上。此外，得益於新架構，Thor晶片尤其擅長與AI大模型有關的任務。蔚小理正在大力推動端到端、VLA（視覺-語言-動作）等大模型技術上車；倘若智駕晶片從Orin升級到Thor，車企在提升智駕能力時將可以事半功倍。Thor還是一款“多合一”晶片：它可以將車輛智駕、座艙、泊車、車聯網等功能整合在一套硬體中，而非每個功能單獨配備晶片；且單晶片可同時運行Linux、QNX、Android等作業系統。這套高度整合的計算架構，能夠大幅減少車載ECU（電子控制單元）的數量，不僅降低了成本，也能提供更大的硬體容錯機制，提升系統可靠性和車輛安全性。然而，Thor採用的新架構、新設計，給負責代工的台積電帶來了不小的難題。輝達去年推出Blackwell GPU不久後，台積電工程師發現存在重大設計缺陷，導致良率非常低。黃仁勳透露，為瞭解決這個缺陷，輝達重新設計了多達7顆晶片，最終在台積電的協助下解決了問題。輝達並未公開談論Thor的發佈延期問題。Blackwell GPU的設計缺陷對Thor晶片有多大影響，尚未有定論，但新架構帶來的挑戰不言而喻。儘管如此，輝達似乎並不為Thor的屢次跳票而著急。從財務角度來看，智駕晶片並非輝達的核心業務。這家公司當下的重中之重，依然是AI相關的業務。上一財季（2024年11月~2025年1月），輝達以AI晶片為主的資料中心業務創造了356億美元營收，同比增長93%，在總營收中的佔比高達91%。相比之下，汽車收入僅為5.7億美元，同比增長103%，但應收佔比僅為1.6%。對於如此之小的一塊業務，輝達早幾天或者晚幾天推出Thor晶片，對於整個公司的影響並不會很大。與其拿出半成品，倒不如多花時間打磨晶片，確保性能指標的領先；並等待台積電改進工藝、提升良率，再正式推向市場。與此同時，在高階智駕領域，國內車企一時間找不到比輝達Orin-X更好的選擇。輝達之外，國內外智駕晶片廠商眾多，比如高通、Mobileye、華為、地平線等。不同廠商的產品和技術各有千秋，但大都集中在初級智駕場景中；要想實現L3或更高等級的智駕，輝達Orin-X依然是最常見的選擇。造車新勢力中，小鵬、蔚來數年前即已啟動自研，但時至今日，仍然甩不掉Orin-X這根枴杖。小鵬4月16日剛剛發佈的新款X9，依然要靠輝達晶片撐場面，高配版本甚至搭載了兩枚Orin-X。另一邊，輝達並不急於端出性能爆表的Thor，而是搞出了“青春版”智駕晶片Orin-Y。與Orin-X相比，Orin-Y的算力從254TOPS降至200TOPS左右，價格則從500美元降至400美元，顯然瞄準的是中低端市場。即便如此，這枚“青春版”晶片的算力依然顯著強於國內晶片廠商的同等定位產品。在Thor到來之前，輝達讓Orin-Y暫時頂一頂，在挖掘Orin晶片剩餘價值的同時，也能順應“智駕平權”的消費潮流，穩固市場地位。國內車企眼中的智駕算力瓶頸，並不是輝達汽車業務當下的重心。B輝達不急於“上菜”，但國內車企不想再苦苦等待了。過去一年多，國內車企彷彿坐了一趟“過山車”，先是被Thor晶片吊足了期待，隨後又在漫長跳票中將耐心消磨殆盡。在2024年3月的輝達GTC大會上，多家中國車企宣佈將採用Thor晶片。其中，小鵬宣佈將使用Thor平台作為其下一代電動汽車的“智能核心”。小鵬是最早採用輝達智駕晶片的車廠之一。早在2020年，小鵬P7就搭載了輝達第一代智駕晶片Xavier。而在Orin發佈後，小鵬旗下主要車型均採用這一款產品。對於原定於2024年中出貨的Thor，小鵬同樣抱有期待和熱情。然而，Thor的跳票導致小鵬不得不繼續使用老款晶片。過去一年，小鵬發佈多款走量新車，如P7+、MONA M03等，均繼續沿用略顯“老邁”的Orin-X。同樣是在這場大會上，比亞迪、廣汽昊鉑也宣佈將採用Thor晶片。再加上此前宣佈合作的極氪、理想、小米等廠商，Thor的潛在客戶群頗為龐大。但時至今日，除了在蔚來ET9上亮相，Thor依然沒能大規模實裝。小鵬、比亞迪等去年和輝達一起畫下大餅，一年後仍然沒能將其落地。通常情況下，車企每年都會更新年度車款，而智駕軟體的OTA迭代速度只會更快。如果智駕硬體連續多年保持不變，車企不僅少了一個賣點，其智駕能力也難以真正突破。截至目前，只有極氪旗下的領克900等車型明確堅持採用Thor，蔚小理、比亞迪等車企均打出了自研大旗。小鵬的一位產品設計負責人甚至公開吐槽：“輝達Thor還在延期，且沒有確定的SOP（標準作業程序）時間，能在2026年量產就不錯了。”等不及輝達Thor的車企們，紛紛加速自研晶片。小鵬和蔚來起步最早，“交卷”也最快。整體來看，兩家公司的自研晶片的性能不及Thor，但遠超Orin-X。根據多方資訊，小鵬圖靈晶片的算力為700TOPS，相當於Orin-X的近3倍，但與最高2000TOPS的Thor仍有巨大差距。同時，它也是一塊針對AI大模型進行最佳化的晶片，據稱最高能處理30B參數量的大模型。作為對比，理想VLM（視覺-語言模型）參數量約為22億。蔚來神璣晶片的算力同樣出色。李斌此前表示，神璣NX9031的性能足以媲美四顆Orin-X晶片。AI大模型性能方面，這枚晶片的BEV類演算法性能比競品強4.3倍，Transformer演算法也比競品快6.5倍。不過，與輝達類似，車企自研晶片，完成流片、小批次生產只是第一步，依然面臨成本、產能、良率等方面的長期挑戰。特別是最近一段時間，國內對於智駕的要求大大提高；作為“大腦”，智駕晶片的穩定性和可靠性至關重要。C蔚小理們紛紛自研智駕晶片，是輝達今年以來遭遇的又一個“利空”。輝達當下最關鍵的業務AI晶片，在經歷過去幾年的狂飆突進後，依然保持高兩位數的營收增速。然而，隨著美國挑起的關稅戰愈演愈烈，輝達在中美兩大市場面臨挑戰。在中國市場，科技公司對於輝達晶片的需求依舊旺盛。特別是字節等大廠，為了發展AI大模型業務，每年都要花費巨資採購晶片。然而，隨著H20晶片出口受限，輝達在中國的晶片生意將受到不小的影響。一些投資機構持有悲觀態度。4月17日，摩根士丹利下調了輝達的營收預期，理由是擔心美國對中國的最新晶片出口限制對輝達的影響，將比預期的“更具破壞性”。大摩預計，未來幾個季度，輝達的資料中心收入將下降8%至9%。在反全球化浪潮愈演愈烈的情況下，如何克服外界不利因素，非常考驗輝達的經營智慧。在美國，輝達AI晶片也被算力過剩的陰雲籠罩。4月上旬，高盛分析師James Schneider表示，受到DeepSeek、OpenAI“星門”項目影響，原本預計2026年底出現的全球資料中心產能峰值，如今被提前至2025年。高盛據此下調了AI訓練伺服器的出貨量預期，整體AI訓練需求將以更溫和的節奏增長。稍早時候，美國AI雲端運算服務商CoreWeave順利登陸納斯達克；但在上市前，CoreWeave主動將募資規模從27億美元降至15億美元，估值從320億美元降至230億美元。饒是如此，這家被戲稱為“輝達親兒子”“AI算力風向標”的明星公司，依然上市後即破發。幾乎同一時間，阿里董事會主席蔡崇信在一場投資峰會上稱，開始看到人工智慧(AI)資料中心建設出現泡沫苗頭，美國的許多資料中心投資公告都是“重複”或相互重疊的。AI算力領域的一系列負面訊號，對於輝達的股價造成不小打擊。今年以來，輝達累計下跌超24%，七大科技股中僅次於馬斯克不斷作妖的特斯拉。如今，輝達智駕晶片的老客戶們也紛紛有了自研的想法。儘管輝達的絕對增速依然強勁，但當AI晶片和智駕晶片同時承壓時，輝達絕非高枕無憂。就智駕晶片而言，輝達的當務之急是盡快交付Thor。屆時，輝達可以重新回到智駕王座之上，而跌跌不休的股價也可以得到修復的契機。短時間內，蔚小理等車企不可能徹底捨棄輝達、完全切換到自家晶片。更可行的路徑是，在採購輝達晶片的同時，逐漸向“自研+第三方採購”演進。這也意味著，輝達Thor雖然不斷跳票，但尚未徹底失去機會。如果Thor能夠今年內完成發佈，那麼車企使用Thor晶片支援高階智駕，仍然是最經濟的選擇之一。但長期來看，車企以自家晶片取代外采，是大勢所趨。技術上，車企自研硬體往往能夠與自家的軟體配合得更好。比如，特斯拉智駕之所以領先整個行業，自研的AI4硬體與FSD軟體的高耦合度起到了關鍵作用。此外，車企習慣於先從智駕軟體入手，等到演算法基本成熟後再自研硬體。這一研發路徑有助於提高軟硬體的協作效率，能夠以低算力實現高性能。同樣以特斯拉為例，其2019年發佈的HW3.0智駕晶片，算力僅有144TOPS，至今依然能支援端到端技術落地。另一方面，美國挑起關稅戰、隨意發佈一系列出口禁令，對於國內車企的晶片進口構成潛在威脅。在此情況下，自研智駕硬體，已經成為車企規避長期風險的必選項。在車圈同質化競爭、價格戰愈演愈烈的情況下，智駕晶片是為數不多值得砸下重金、構築護城河的方向之一。通過自研晶片，車企可以降低智駕系統的成本，並建立技術壁壘；這些投入換來的除了技術和產品，也有資本市場的想像空間。對於輝達來說，車企自研智駕晶片的潮流不可避免，那麼在群雄並起前，如何“鎖定”儘可能多的合作夥伴至關重要。這既需要先進的技術和產品，更需要長袖善舞的商業技巧。 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