繼蔚小理、比亞迪之後，又一家中國車企拿出了自研智駕晶片。
日前，小米連發玄戒O3、O100、D100三顆晶片，其中D100為智駕高算力AI晶片，是國內首款基於3nm工藝的智駕晶片，擁有20核高性能CPU、16核高算力NPU、最高支援160GB記憶體和200B參數大模型本地部署。
現階段小米SU7/YU7系列車型，均搭載NVIDIA晶片，具備700TOPS高算力，超過了行業平均水平，足以支撐高階智駕運行，可為什麼小米還要投入巨額資金，從頭打磨一顆智駕晶片？
L3時代，
自研晶片是核心競爭力
8月25日，道路交通安全法修訂草案提請十四屆全國人大常委會第二十四次會議初次審議，設定了「自動駕駛汽車的特別規定」，明確自動駕駛車輛在自動駕駛功能啟動的情況下發生道路交通安全違法行為，由自動駕駛汽車生產企業、進口企業接受處理。
更早一些時候，工信部、市場監督管理總局、國家標準化委員會等多部門聯合推出的《智能網聯汽車 自動駕駛系統安全要求》（GB 44721—2026），為自動駕駛產品明確了統一的安全准入基線，該規定將於2027年7月1日起正式實施。
種種跡象表明，L3級自動駕駛正在快速從測試走向商業化落地。
反映到產品端，幾乎所有主流車企的新款高端車型，都在做一件事，即預埋面向L3的硬體平台。感知感測器、線控轉向、線控制動雙冗餘、高算力計算平台陸續提前裝配上車，等待政策放開之後通過OTA解鎖L3功能。
例如剛上市不久的享界G9，便基於L3級自動駕駛架構打造。蔚小理三家車企，均通過最高超過2000TOPS的算力平台搭配性能感測器，為升級到L3級自動駕駛做好了準備。
蔚來、理想、小鵬這些公認智駕技術位列行業第一梯隊的車企，高配版車型無一例外，全部搭載自研智駕晶片。傳統車企中，比亞迪和吉利也在投入重金研發智駕晶片。
預埋L3硬體，會直接推高單車BOM成本。過去高階智駕比拚的是「有沒有」，現在比拚的是規模化落地之後能不能把成本打下來。在這個節點推出玄戒D100，小米瞄準的第一個目標，就是成本的自主可控。
外采模式下，晶片採購、域控製器、配套工具鏈，層層疊加，智駕域的硬體成本很難往下走。當小米擁有自研智駕晶片之後，可以打通晶片、域控製器硬體、底層BSP軟體，減少中間供應商的溢價。
未來車型放量之後，單車智駕算力部分的成本會持續攤薄，給整車定價留出更大空間。小米無論是高配車型堆足能力，還是把高階智駕下放到中低配車型，都會更加從容。
其次，若是使用第三方通用晶片，車企演算法團隊需要做大量適配、量化、蒸餾工作，要遷就晶片硬體架構去修改演算法邏輯，很多算子的效率並不能拉滿。
基於玄戒D100，小米可以圍繞自家XLA端到端智駕大模型的算子、資料流、記憶體訪問特徵去設計NP單元，大模型推理、世界模型運算、多感測器融合，全部做到硬體原生最佳化，降低推理延遲，改善功耗表現。
同樣一套智駕大模型，跑在原生適配的自研晶片上，和移植到通用晶片上，實際運行效果會存在肉眼可見的差距。尤其是L3場景，對決策延遲、系統穩定性的要求遠高於L2+輔助駕駛，硬體與演算法的深度耦合，是保障L3安全運行的重要基礎。
只做上層演算法，相當於在別人的地基上蓋房子，底層的迭代節奏、硬體能力上限，都要受制於外部供應商。自研晶片之後，小米可以掌握完整底層，智駕迭代不再受外部晶片更新周期制約，新的演算法創新可以第一時間體現在硬體層面，形成別人難以複製的壁壘。
玄戒D100，
小米智駕的最後一塊拼圖？
2023年12月28日，在小米汽車技術發佈會上，雷軍宣佈2024年底智駕技術進入行業第一梯隊。彼時，小米第一款車SU7尚未上市。
兩年多時間過去，小米HAD智駕經過多輪OTA迭代，高速NOA成熟穩定，城市NOA表現越來越好，端到端大模型已經大規模推送給使用者。雷科技/電車通的一位小夥伴提車小米SU7後，第一件事就是開到允許使用智能領航輔助駕駛的里程。
然而在網際網路上，公認的智駕第一梯隊企業依然是小鵬、華為、理想、蔚來，比亞迪通過「泊車與城市領航輔助雙兜底」服務，在大眾視角裡可媲美第一梯隊企業。
至於小米汽車，時至今日最大的標籤依然是「性能」。玄戒D100的到來，補上了算力硬體這一環，但它並不是小米智駕的最後一塊拼圖，只是最重要的一塊地基。
擁有自研晶片之後，小米首先可以實現軟硬一體的完整閉環。晶片定義、底層驅動、算子適配、上層演算法、車端推理、路測資料回流、模擬訓練，整條鏈路全部掌握在自己手中。
演算法團隊提出新的模型需求，可以直接反饋給晶片團隊，硬體為演算法服務，演算法反過來充分壓榨硬體潛力，迭代效率會顯著提升，這也是華為、小鵬、蔚來已經驗證過的路徑。
其次，自研晶片會釋放L3級智駕的落地潛力。L3對功能安全、雙冗餘、故障降級、多模型平行推理提出嚴苛要求。外采晶片雖然也可以實現冗餘方案，但很多安全特性需要車企做大量二次開發。未來小米推出L3車型，不用再在第三方通用晶片之上「打補丁式」實現安全架構。
需要注意的是，小米並未公佈玄戒D100的具體算力，電車通（ID：dianchetong233）推測，該晶片單顆算力在700TOPS~1000TOPS，與小鵬圖靈、比亞迪璇璣A3處於相同水平。
不過晶片只是底座，不等於智駕能力自動升級。玄戒D100要真正發揮威力，還要跨過車規認證、回片之後的海量驗證、域控製器硬體開發、軟體BSP打磨、XLA大模型深度移植、大規模路測驗證等重重關卡。
玄戒D100解決了「有沒有自研算力底座」的問題，但感知演算法的持續進化、海量真實道路資料積累、極端長尾場景處理能力、整車底盤執行層的協同最佳化，依舊需要漫長時間去打磨。自研晶片問世，是小米衝擊智駕第一梯隊的新起點，而不是終點。
考慮到小米汽車兩年迭代一次，新款SU7今年上市，玄戒D100大機率會在明年由YU7系列新車首發。SU7、澎程系列新車，可能要等到2028年才能用上玄戒D100。當然，也不排除小米明年緊急推出多款「自研晶片版」車型，或者將正在已上市車型的智駕晶片更換為玄戒D100。
晶片自研OR外采，
擺在車企面前的選擇題
國內頭部車企集體掀起自研晶片浪潮，蔚小理、比亞迪、吉利、小米，全部下場做智駕晶片。與此同時，輝達開源Alpamayo智駕大模型，向行業開放基礎模型權重、模擬框架、自動標註工具，允許車企基於開源基座做二次微調蒸餾，大幅降低智駕大模型研發門檻。
一邊是車企拚命往底層鑽，一邊是晶片巨頭把上層模型能力向外開放，試圖與車企更加深入地繫結在一起。
自研智駕晶片是燒錢的無底洞，從IP選型、架構設計、流片、車規認證，再到軟體棧開發，幾十億起步，還需要數千人的晶片團隊持續投入。
只有年銷量達到一定規模的頭部車企，才能攤薄巨額研發成本。對於大量二線自主品牌、合資車企，自研晶片投入產出比嚴重失衡，不具備經濟可行性。對它們而言，採購成熟商用晶片，搭配開源或者第三方智駕模型，依舊是最高效的路線。
而且晶片研發存在周期，一代晶片從立項到裝車往往需要三四年，技術路線存在失敗風險。即便是頭部車企，也普遍採用「外采+自研」雙線模式，如蔚來、吉利皆是如此。
因此，電車通認為，外采晶片不會消失，但它的定位會發生根本性改變，從「唯一主力」變成「多元方案的其中之一」，完全放棄外采，並不是絕大多數車企的現實選項。 (電車通)