#智駕晶片
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電池、增程器、智駕晶片全自研！理想怎麼突然這麼強？

理想的全系車型，都要搭載自研電池了。 9月7日，理想正式官宣了自研電池的相關進展，並明確了四季度各款車型的上車時間點： 自研電池已在L8、L6、i8上進行搭載； 全新MEGA首批為寧德時代5C三元鋰電池，在9月7日15:00之後鎖單的使用者，將切換為理想自研5C三元鋰電池，預計11月起開啟交付；
電池、增程器、智駕晶片全自研！理想怎麼突然這麼強？
汽車#理想#電池#新能源汽車
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解禁日暴漲超14%，地平線機器人反轉還是誘多？

地平線機器人解禁日逆勢暴漲14.68%，底部訊號明確。 經歷長期深度下跌後，地平線機器人-W（9660.HK）在2026年6月29日限售解禁日逆勢大漲14.68%，收盤報4.14港元，單日成交額突破20億港元，成交量顯著放量。本次上漲屬於超跌後的階段性估值修復，並非長期下跌趨勢的徹底逆轉。 本輪反彈前，公司股價近三月最大回撤接近40%，較上市高點近乎腰斬，長期貼著發行價震盪，市場悲觀預期已充分計價。本次解禁落地不跌反漲，印證短期利空完全消化，資金對公司底部估值形成共識，但僅代表底部確認，不意味著長期上漲趨勢正式開啟。 圖片來源：百度股市通
解禁日暴漲超14%，地平線機器人反轉還是誘多？
港股#地平線#地平線機器人#智駕晶片
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中國首款！比亞迪分佈：璇璣4nm車規晶片之深度洞察！

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。
中國首款！比亞迪分佈：璇璣4nm車規晶片之深度洞察！
科技#比亞迪#智駕晶片#璇璣A3
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一年兜底＋4nm，比亞迪治好了我的智駕恐懼症

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。
一年兜底＋4nm，比亞迪治好了我的智駕恐懼症
科技#比亞迪#智駕恐懼症#4nm智駕晶片
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一家能造4nm智駕晶片的公司，早已不止於車企

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。
一家能造4nm智駕晶片的公司，早已不止於車企
汽車#比亞迪#璇璣A3#智駕晶片
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比亞迪亮劍4nm！為什麼中國車企集體“造芯”了？

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。
比亞迪亮劍4nm！為什麼中國車企集體“造芯”了？
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全國唯一！7nm工藝，國產智駕晶片通過美國審查，中國智駕市場將超4000億人民幣！

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)
全國唯一！7nm工藝，國產智駕晶片通過美國審查，中國智駕市場將超4000億人民幣！
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智駕「王炸」組合：Momenta與輝達基於Orin與Thor晶片共同開發智駕解決方案

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)
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