眼下，中國頭部新勢力車企圍繞AI晶片自研的算力角逐，早已進入白熱化階段，各家紛紛拿出自研核心晶片搶佔技術高地：蔚來推出的神璣晶片，算力突破1000 TOPS；小鵬自研圖靈AI晶片，算力定格在750 TOPS；理想更是憑藉馬赫10晶片，將單顆AI晶片算力直接拉升至1280 TOPS，把行業算力競賽推向新高峰。新勢力車企扎堆入局自研晶片，背後各有核心考量，卻都直指智能汽車競爭的核心痛點。蔚來創始人李斌曾公開表示，自研AI晶片能實現顯著的成本管控，單台車可節約成本近1萬元，僅2025年一年，晶片自研帶來的成本下降就能為企業貢獻近18億元的毛利空間；理想汽車則更側重技術協同，提出“軟硬協同設計”理念，讓晶片硬體與智能駕駛演算法從研發初期就深度適配、同步最佳化，最大限度挖掘系統性能，在同等硬體資源下實現能效大幅提升。儘管各家車企的自研切入點和核心訴求不盡相同，但這場席捲新勢力陣營的“造芯潮”，已然印證了行業共識：智能汽車的競爭核心，正式邁入算力主導的全新階段。行業需求井噴：車規DRAM成儲存賽道新增長極在萬眾矚目的算力比拚背後，另一場關乎智能駕駛核心運轉的隱秘爭奪戰，正悄然升溫。算力的高效運轉，離不開海量資料的即時支撐，記憶體晶片就是承接、傳輸這些資料的關鍵載體，智能駕駛等級越高，對記憶體的要求就越嚴苛。對比來看，L2級智能座艙的儲存需求僅約150GB，而邁入L4級自動駕駛階段，車輛域控製器對車規級記憶體的容量要求直接飆升至64GB起步，高端場景甚至需要256GB以上，同時對記憶體頻寬、響應延遲、行車安全可靠性都提出了遠超消費電子的嚴苛標準。L4級自動駕駛的資料處理量堪稱驚人，車輛每秒處理的多路資料總量，甚至超過普通使用者手機一年儲存的照片容量。行駛過程中，雷射雷達持續掃描周邊路況，多顆攝影機同步採集多方位畫面，海量感知資料需要即時傳輸至車載計算核心完成分析決策。倘若記憶體晶片的讀寫速度跟不上、儲存容量不足，就如同老舊手機同時運行多個應用，會出現明顯示卡頓、響應延遲，直接影響智能駕駛的安全性和流暢度。隨著車載大模型參數持續擴容，車載感測器數量不斷增加、探測精度持續升級，車端資料迎來爆發式增長，直接帶動車規級DRAM記憶體需求井噴。據全球科技行業調研機構Omdia預測，全球智能汽車領域搭載的DRAM記憶體總量，將從2024年的約828MGB增長至2029年的1972MGB，年複合增長率高達18.97%，智能汽車賽道已然成為DRAM市場中增長潛力最突出的新興細分領域。中國國產新勢力的自研造芯浪潮，持續加速著汽車行業的智能化轉型步伐。蔚來、小鵬、理想等頭部企業，通過自研AI算力晶片牢牢掌握了智能駕駛“車載大腦”的核心設計能力，但想要讓這顆“大腦”高效運轉、不拖後腿，離不開高性能DRAM記憶體晶片的強力支撐，記憶體晶片相當於車載大腦的“資料高速通道”，直接決定算力能否充分釋放。供需失衡：國際產能擠佔下的行業剛需缺口目前，擺在行業面前的現實難題格外嚴峻：全球DRAM核心產能正被AI資料中心場景大量擠佔。三星、SK海力士、美光三大國際DRAM巨頭，均將核心產能優先投向利潤空間更高的AI資料中心領域，直接導致車規級DRAM記憶體出現明顯的供需錯配——一邊是智能汽車行業爆發式增長的記憶體需求，一邊是傳統車規記憶體產能持續收縮，結構性供需缺口持續擴大。在這樣的行業背景下，中國唯一具備DRAM記憶體晶片大規模量產能力的長鑫科技，戰略價值愈發突出。針對智能汽車的高速資料處理需求，長鑫科技在2025年下半年正式推出LPDDR5X記憶體，這款產品擁有最高10667Mbps的超快傳輸速率，搭配最高24GB的大容量配置，能夠完美承接車載海量資料的即時讀寫、流暢傳輸需求，為智能駕駛車載大腦的高效運轉提供堅實保障。目前，長鑫科技正持續加碼智能汽車領域佈局，旗下車規級記憶體晶片產品逐步實現主流智能汽車需求的全覆蓋。據企業招股書資料顯示，2022年至2025年上半年報告期內，長鑫科技智能汽車類股業務收入保持高速增長態勢，成為其所有應用場景中增速最快的核心類股。智能駕駛的技術迭代，從來不是單點技術的突破，而是需要上下游產業鏈協同發力的系統工程。長鑫科技在車規級DRAM領域的深度佈局，精準補齊了中國智能汽車產業鏈在核心儲存環節的短板，這不僅是單一企業的技術與產能突破，更推動中國智能汽車產業從以往的單點技術突圍，向著全產業鏈自主可控的方向邁出了關鍵一步。 (銳芯聞)

智能駕駛晶片，跑出一個超級獨角獸：成立8個月，估值近100億。它的名字是“神璣”，由蔚來汽車孵化。你能想像嗎？一輛售價四十多萬的蔚來ET7，交付周期一度被拖長到7個月，原因不是產能不足，而是晶片太慢。封面｜蔚來官網一個非常現實的因素：2022年前後，全球晶片荒。國內超過95%的高端智駕車型，都依賴輝達的Orin晶片，交貨周期長。2025年6月，“神璣”成立。它將面對的是怎樣一個賽道，背後暗藏著那些陷阱和機會？- 01 - 為什麼創業？國際晶片又貴又慢神璣的“親爸爸”是蔚來汽車，最早源於2021年蔚來內部的晶片自研計畫。當時，蔚來造車要用晶片，而輝達又貴又慢。國內L2級及以上智駕車型中，超過95%的高端算力晶片依賴輝達Orin系列，單顆採購成本超過8000元。2022年晶片供應緊張，蔚來ET7交付周期一度延長至7個月，供應鏈和成本壓力顯現。在這一背景下，蔚來啟動智駕晶片自主研發。團隊核心成員包括李斌、白劍和張丹瑜。李斌負責整體戰略方向；白劍曾在小米、OPPO負責硬體業務，2020年加入蔚來後主導智能硬體研發；張丹瑜曾任華為海思圖靈業務部AI處理器項目總監，2021年加入項目，負責晶片設計。項目就這樣跑起來了：2021年啟動研發；2024年5nm車規級智駕晶片NX9031成功流片；2025年6月，安徽神璣從蔚來獨立出來營運。五年內，團隊走完立項、流片到量產整條路。產品也有跑贏國際產品的地方。在性能方面，NX9031等效算力為1024 TOPS，是輝達Orin-X的4倍；功耗控制在35W以內，比競品低18%。在上海臨港複雜路況測試中，搭載該晶片的車輛，大模型智駕演算法響應速度比海外晶片車型快0.3秒，緊急制動安全距離縮短2.1米。- 02 - 提升蔚來3.2%毛利神璣的發展，是被智駕晶片需求推起來的。和燃油車相比，電車很燒算力。一輛L3級自動駕駛車型的算力需求，約為傳統燃油車的120倍，而晶片是智能化能力的基礎。而這麼關鍵的賽道，我們一直被國外“卡脖子”。2025 年，國內 L3 級高階智駕車型所搭載的高端算力晶片中，輝達佔比 68%，高通佔比 22%，國產晶片佔比不足 10%。而其中面臨問題，就是前文所說的：又貴又慢。這就給國產晶片崛起，創造了條件。這個市場需求又剛，規模又大。根據Counterpoint測算，2026年全球車規級智駕晶片市場規模將超過520億美元，中國市場佔比約36%，未來三年行業複合增長率約42%。晶片用在那裡？自動駕駛、座艙、感知、規控等系統。當然，最近2年，機器人、工業自動化也用得比較多。這股新勢力中，神璣的份額表現還算可以。它的核心產品是NX9031，該5nm車規晶片自2024年9月量產以來，累計出貨超過15.3萬套，搭載於蔚來ET7、ET9、ES6等車型。在國內新能源車企高端智駕晶片，它的出貨量中排名第三，僅次於輝達和高通。這款晶片，也部分解決了蔚來“又貴又慢”的問題。在成本方面，NX9031單顆量產成本比輝達Orin-X低約45%，使蔚來ET7整車硬體成本降低近4000元。2025年，蔚來毛利率同比提升3.2個百分點，其中晶片成本最佳化是因素之一。- 03 - 趨勢：從拼肌肉轉向拼腦子神璣這次22億元融資，算是車載晶片領域最受矚目的事件之一。這個行業，頭部效應非常強，資本扎堆。最近，為旌科技、矽傑微電子等多家企業也完成了新一輪融資，背後不僅有合肥國投這類國資，還有上汽、一汽等產業資本。在技術路線上，方向從“堆料”轉向“增效”。行業已告別單純的算力軍備競賽，核心邏輯轉向了“降本增效”。一個典型案例是，輕舟智航基於單顆地平線征程6M晶片（128TOPS），就跑通了城市導航輔助駕駛。而在2020-2024年，行業還在算力軍備競賽。背後的邏輯是：要實現L2+L3級自動駕駛，需要處理海量的攝影機、雷射雷達資料，大家不知道要多大的算力才算“夠用”。於是，一個簡單的競爭邏輯誕生了：誰的晶片算力高，誰就代表未來、誰就更先進。但其實，高算力不等於好體驗。一味地“堆參數”，成本也不好控制。Orin-X晶片的單顆成本高達400-500美元，四顆的成本就超過2000美元。這對於追求規模化、大眾化的車型來說，是難以承受的沉重負擔。這條彎路，行業總算走過來了。目前，國內車企減少對海外晶片依賴的趨勢較為明確。蔚來、小鵬、理想等新勢力，以及長安、廣汽等傳統車企，都在推進國產替代。同時，國產晶片企業分工逐漸清晰：地平線聚焦L0-L2級市場，神璣、黑芝麻智能等佈局L3及以上高階智駕。智駕晶片，也從“拼肌肉”的時代，進入“拼腦子”的時代。 (鉛筆道)

在27日舉辦的2024蔚來創新科技日現場，蔚來創始人、董事長、CEO 李斌宣佈，全球首顆車規 5nm 智能駕駛晶片——蔚來神璣 NX9031 流片成功。 這一里程碑式的成就不僅標誌著蔚來在智能駕駛技術領域的重大突破，也預示著智能駕駛行業即將迎來全新的發展階段。 作為業界首款採用5nm車規工藝製造的高階智能駕駛晶片，神璣NX9031擁有超過500億顆電晶體，晶片和底層軟體均已實現自主設計。按照規劃，神璣9031將於2025年一季度首次搭載在蔚來旗艦轎車ET9上。 2023年12月23日，在舉辦的2023NIO DAY上，蔚來汽車正式發佈了這顆自研智能駕駛晶片——神璣NX9031。該晶片採用5nm車規工藝製程，擁有超過500億顆電晶體，並支援32核CPU，LPDDR5x記憶體速率達到了8533Mbps，處理器每秒鐘可以執行6150億條指令，性能極其強悍。還擁有高動態範圍高性能ISP，具備每秒6.5G像素的處理能力，處理延時小於5毫秒。自研的推理加速單元NPU則能夠靈活高效地運行各類AI演算法，為智能駕駛提供強有力的支援。