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低算力芯片的春天真的來了嗎?

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1月22日,單顆128 TOPS芯片跑通城市NOA的智駕方案,打破輿論長期以來城市NOA起算力200-500TOPS的認知慣性。

2025年初,中國汽車曾短暫經(jīng)歷一場全民智駕的浪潮,隨即上層開始降溫,在長達半年的“靜默期”后,中國汽車智駕技術(shù)向VLA大模型與物理AI等更深層的技術(shù)轉(zhuǎn)型。僅僅不到一年,這股被壓抑的勢能再次被點燃。輿論中有聲音說,城市NOA正式告別算力競賽,即將被塞進占據(jù)中國車市半壁江山的10萬-15萬元級國民車腹地。

如果僅從市場滲透率和出貨量的維度看,隨著128 TOPS方案的規(guī)?;涞兀袊嚠a(chǎn)業(yè)用極致的工程效率,打破了高階智駕與昂貴算力劃等號的魔咒,讓科技平權(quán)在10萬級市場普惠給中國最廣泛的汽車消費群體。

對于身處其中的科技企業(yè)而言,這更像是一個殘酷的春天,會將所有參與者拉回到比拼成本、效率的內(nèi)卷中。“低算力高階智駕方案”給所有參與者一張入場券,但最終也會在摩爾定律和AI迭代下被落下?;蛟S低算力芯片的春天確實來了,但也警惕春天之后,不一定是收獲的秋天。

低算力芯片的生意火起來了

在2022~2024年之間,行業(yè)內(nèi)普遍認為實現(xiàn)高速NOA需要30-50TOPS算力,而實現(xiàn)城市NOA因為需要識別信號燈、無保護左轉(zhuǎn)、繞行障礙等功能,因此門檻極高,起步至少要200-500TOPS,甚至為留足算力冗余需要1000TOPS的芯片。

得益于算效、算法以及AI大模型迭代,128TOPS也足以能撐起曾經(jīng)需要500 TOPS才能完成的運算量。這次單顆128 TOPS芯片實現(xiàn)城市NOA功能后,幾乎敲定了“10萬元城市NOA”的技術(shù)格局。



除了芯片設(shè)計邏輯會單獨針對智駕場景進行優(yōu)化外,在算法上也從稠密計算切換到稀疏計算。傳統(tǒng)的智駕感知算法大多采用稠密計算的方式,在一定范圍內(nèi),系統(tǒng)會無差別的對視野內(nèi)的每一個元素進行計算,如果將感知范圍從100米延伸至200米,計算量都呈幾何級增長,造成算力浪費。而稀疏計算的方式,會率先篩選出關(guān)鍵區(qū)域,比如前面的人、車輛、車道線,對這些元素實時追蹤計算,周圍固定的元素會選擇性略過,并且通過歷史幀強化當前幀。這種稀疏計算模式將計算復(fù)雜度降低了一個量級,因此在算效層面,能讓128TOPS的物理算力發(fā)揮出相當于稠密算法下更高算力芯片的效果。



從技術(shù)視角看,低算力芯片已經(jīng)提供打破城市NOA門檻的可行性;從市場視角來看,中國汽車市場的基本面為低端芯片生意提供了爆發(fā)的必要性。

乘聯(lián)分會數(shù)據(jù)顯示,2025年售價10萬-15萬元的產(chǎn)品占據(jù)中國新車銷量的50%,這部分消費群體對成本極度敏感,只消費車輛的工具屬性,在全民智駕的趨勢下,這一價區(qū)也一直是高階智駕的荒漠,僅搭載最基礎(chǔ)的功能。在商業(yè)層面上,誰能利用上述技術(shù)紅利,把城市NOA塞進10萬級的車里,誰就握住了中國車市最大的增長引擎。

為了吃下這塊蛋糕,科技企業(yè)的生存形態(tài)也不再執(zhí)著于在技術(shù)高點和創(chuàng)新,反而是開始圍繞這塊蛋糕瘋狂堆規(guī)模。為了在低價車型上實現(xiàn)功能落地,這些原本標榜高科技的公司,越來越像制造業(yè)企業(yè),試圖通過規(guī)模效應(yīng)攤銷研發(fā)成本。



如果將視野拉開到全球維度,你就會看到,中國新興科技企業(yè)忙著做大出貨量、做低成本,美國的科技巨頭如英偉達依然在追求極致的性能,不管是英偉達還是高通,都在試圖讓整個行業(yè)都按照自己定義的路徑演進。

一方是在制定規(guī)則,一方在適應(yīng)規(guī)則中加速高階智駕的“大宗商品化”?;蛟S在短期內(nèi)能夠解決高階智駕需求爆發(fā)與高算力硬件成本居高不下之間的矛盾。更要警惕的是,這種商業(yè)價值高度依賴行業(yè)較慢的迭代速度,如果500TOPS芯片降至白菜價,或者端到端大模型對算力底限提出更高要求,目前基于極致優(yōu)化的低算力方案構(gòu)建的商業(yè)壁壘,可能在極短時間內(nèi)失去價值。

那么,中國智駕是否為換取市場規(guī)模,而過早消耗未來的技術(shù)紅利,將原本應(yīng)該用于探索L4的資源大量投入到了L2+的成本內(nèi)卷中,這種商業(yè)模式本質(zhì)上更像是一門短線生意。

起步即遙遙領(lǐng)先的心態(tài)要不得

如果將視線撥回到全球技術(shù)演進中,在中低算力平臺實現(xiàn)高階智駕功能,核心依賴于稀疏計算和模型蒸餾技術(shù)。在算力資源匱乏的階段,通過剔除模型中50%以上的低權(quán)重計算讓大模型瘦身,幾乎是所有科技企業(yè)的生存智慧,這種方式在業(yè)內(nèi)稱為算效紅利。

以英偉達Thor為代表的路徑不同,高算力初衷就是為模型預(yù)留巨大的冗余,試圖利用海量算力讓AI具備邏輯推理能力和長尾場景的泛化能力,就好比同樣是解決居住問題,一種是挑戰(zhàn)“如何在40平米內(nèi)塞進三室一廳”,而對手正在研究“如何讓建筑抗住8級地震”。



前者解決普及問題,后者解決未來定義問題。目前的領(lǐng)先在很大程度上建立在硬件物理指標的妥協(xié)之上,內(nèi)存帶寬一個常被忽略的關(guān)鍵數(shù)據(jù)是,目前主流的128 TOPS方案受限于成本,大多采用LPDDR5內(nèi)存,帶寬通常在64GB/s至128GB/s之間,這對于優(yōu)化過的城市NOA專用模型尚且夠用。但是,真正的端到端大模型對帶寬有著更極致的需求,英偉達Orin-X的帶寬已達204GB/s,而Thor更是采用了服務(wù)器級的高帶寬內(nèi)存技術(shù)。

一旦智駕技術(shù)范式發(fā)生躍遷,低帶寬芯片會再次面臨硬件性能限制,現(xiàn)在的成功絕不意味著低算力方案構(gòu)建了真正的技術(shù)壁壘。



更需要警惕的是,這種技術(shù)路徑正在泛化成為主流商業(yè)模式,科技公司為了在128 TOPS芯片上實現(xiàn)良好體驗,方案商需要投入大量人力進行一對一服務(wù),每一款新車、每一個新的傳感器配置,都需要工程師重新進行算子優(yōu)化和模型量化。即便是大規(guī)模應(yīng)用AI后,可以彌補工程師數(shù)量上的差距,實現(xiàn)十步并一步、甚至百步并一步的效果。一旦硬件成本遵循摩爾定律大幅下降,這些優(yōu)勢可能會在一夜之間變得一文不值。

多位行業(yè)人士指出,中國智駕產(chǎn)業(yè)目前的成就更多是在“應(yīng)用層”的戰(zhàn)術(shù)勝利,起步即遙遙領(lǐng)先的心態(tài)之所以危險,是因為它容易讓我們將暫時的市場份額誤讀為技術(shù)統(tǒng)治力。真正的護城河,永遠建立在對下一代技術(shù)范式的定義權(quán)上,而不是對上一代技術(shù)剩余價值的極限挖掘上。

當下智駕賽道,那些真正具備危機感的頭部企業(yè)早已進入“規(guī)劃一代、研發(fā)一代、應(yīng)用一代”的節(jié)奏中,輿論為128 TOPS的量產(chǎn)方案叫好時,他們的研發(fā)重心早已轉(zhuǎn)移到了下一代技術(shù)上,有的企業(yè)甚至不惜成本,推動三個獨立團隊同時攻堅同一個項目,這種節(jié)奏感確保了企業(yè)在任何一個技術(shù)斷層來臨時,手中都握有可供替換的底牌。

智駕外包的贏家只有一到兩家

智駕浪潮催生出大量的科技創(chuàng)業(yè)企業(yè),一種是硬件提供商,提供從芯片、域控制器到激光雷達等感知元件,另一種是軟件提供商,專注于感知、規(guī)劃、控制等核心算法的推演與迭代。

如果把時間軸拉長,會發(fā)現(xiàn)當前智駕行業(yè),像極了二十年前中國汽車工業(yè)學(xué)步階段,當時的自主品牌缺乏正向研發(fā)能力,不得不依賴這些“外腦”來完成從底盤調(diào)校到造型設(shè)計的“交鑰匙工程”,長城華冠、同濟同捷、上海龍創(chuàng)等整車設(shè)計公司遍地開花,以“造型+工程+試制+驗證”能力適配車企開發(fā)需求,以項目結(jié)算費用,周期6-18個月。



比照著整車設(shè)計行業(yè)的演變軌跡,你會發(fā)現(xiàn),當年的整車設(shè)計外包公司,隨著吉利、比亞迪、長城等主機廠建立起自己的萬人研究院,迅速失去了核心價值。這些企業(yè)要么因資金鏈斷裂消失,要么退化為單純的勞務(wù)輸出。如今的智駕方案商在某種程度上也扮演著設(shè)計外包的角色,當高階智駕從高科技賣點變成基礎(chǔ)標配后,主機廠必然會收回主動權(quán)。



或許未來的智駕市場甚至比當年的整車設(shè)計外包更為殘酷,絕大多數(shù)方案商如果不能在算法上形成持續(xù)的代際領(lǐng)先,將難逃淪為普通零部件供應(yīng)商的命運??萍计髽I(yè)看重未來的爆發(fā)性和壟斷性,制造業(yè)企業(yè)看重當下的現(xiàn)金流和凈利率。

參考電腦時代Windows+Intel聯(lián)盟的統(tǒng)治力,智駕行業(yè)的終局注定是高度集中的,智駕技術(shù)具有極強的數(shù)據(jù)飛輪效應(yīng)強者越強,只有那一兩家掌握了底層標準、擁有海量數(shù)據(jù)閉環(huán)的巨頭,才能將復(fù)雜的智駕功能封裝成標準化的黑盒,從而重新通過規(guī)模效應(yīng)通過軟件授權(quán)賺錢。而剩下的數(shù)十家方案商,將在激烈的同質(zhì)化競爭中面臨兼并或出局。

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