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小鵬汽車的算力革命:以“圖靈芯片”探路自動駕駛L3時代

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2025年仲夏,何小鵬站在舞臺中央,三個關鍵詞隨之浮現:2200 TOPS、大模型、全球L3算力首車。


這三個詞出現,宣告中國汽車工業正式從“多普達”邁向“安卓”,這是一個類似于當年智能手機關鍵一躍的臨界點,而它的背后,正是因為一顆名為“圖靈”的中國芯片和一雙名為“AI鷹眼”的視覺神經。

2200 TOPS,這是小鵬G7所搭載三顆自研圖靈AI芯片的總算力值,相當于9顆英偉達Orin-X芯片的疊加,更是行業主流算力的3至28倍。

何小鵬的聲音斬釘截鐵:“沒有2000 TOPS本地算力的車,不配稱AI汽車。”彼時,工信部的L3認證標準依然懸而未落,特斯拉的FSD仍在云端徘徊,而小鵬G7以全球首款“L3級算力AI汽車”之名橫空出世,將硬件冗余與本地化決策推至臨界點。

當同行還在為“激光雷達是否必需”爭論不休時,小鵬用三顆圖靈芯片和12顆攝像頭的純視覺方案,向世界宣告:智駕的終極戰場不在傳感器堆砌,而在“芯片+算法”的底層重構。

圖靈芯片,魚躍龍門

傳統芯片如同“單核處理器”,只能逐幀解析靜態圖像;而圖靈芯片的40核CPU與雙NPU架構,構建起了“多線程并行計算”的超級大腦。

7nm工藝的圖靈芯片,其稠密算力高達750 TOPS,以DSA(特定領域架構)裁減冗余模塊,將算力利用率壓榨至100%,對比英偉達Orin-X芯片254 TOPS的“算力虛胖”,圖靈以單位成本降低30%的極致效率,重寫了算力的真正價值。

更關鍵的是,小鵬將其中一顆芯片專用于智能座艙,使其AI算力達到行業旗艦的26倍。這意味著,當競品還在為“語音助手卡頓”道歉時,G7的VLM視覺大模型已能實時理解乘客手勢,甚至預判“調高空調溫度”的潛臺詞。


算力革命需匹配感知革命。小鵬的破局點,藏在兩個技術密碼中:大模型和LOFIC橫向溢出電容。

當30B規模的大模型“車載大腦”出現在G7之上時 ,本地運行超10B參數模型的傳統車載芯片自然是望而卻步,是圖靈芯片首次讓GPT-4級的大模型在端側的實時決策成為可能。這意味著G7在面對突發場景時,無需云端回傳即可完成類人化判斷,這正是L3智駕的特點之一。

硬件只是軀殼,靈魂在于算法。小鵬G7首發的VLA-OL模型,首次在汽車領域構建了“大腦+小腦”的雙核架構。

“大腦”負責戰略決策:通過類腦推理預判三秒后的交通態勢,在救護車避讓、塌陷路段繞行等場景中做出類人判斷;“小腦”負責戰術執行:以≤100毫秒時延控制方向盤轉角,過彎精度提升40%。

更顛覆性的是其學習機制。傳統智駕系統依賴工程師“投喂規則”,而VLA-OL支持全本地化自主學習——一輛在上海訓練的G7,哪怕開到巴黎,也能自適應并理解歐洲的環島規則。這種“全球無壁壘進化”的能力,讓小鵬汽車學會了自己“讀交規”。

如果說傳統車載攝像頭如同“智能手機鏡頭”,強光過曝、逆光模糊的缺陷長期無解。而AI鷹眼方案引入的LOFIC技術,在光電二極管旁植入高密度電容,使動態范圍提升十倍——烈日下的白色標線不再泛光,隧道出口的眩光被精準抑制。

這雙“鷹眼”的恐怖之處更在于進化:從“圖片式感知融合”升級為“視頻流感知融合”。簡單說,舊系統像翻看相冊,新系統則是觀看高清紀錄片。車輛不再識別孤立的“前方卡車”,而是理解“卡車正在向右變道,右后方有電瓶車加速”的動態場景鏈。

在行業依賴激光雷達降低算法壓力時,小鵬選擇用算力硬扛視覺數據的復雜性,這也正是其“純視覺路線”的底氣所在。

23.58萬元,真正的技術平權

最具殺傷力的,是小鵬將這場技術革命錨定在23.58萬元的平民價位——Model Y實現同等智駕需選裝6.4萬元FSD,而G7全系標配。

這背后是小鵬對產業規律的深刻認知,真正的技術霸權,不在于實驗室參數,而在于讓家庭用車也能搭載高階同等算力。

當圖靈芯片沖破2200TOPS算力墻,當AI鷹眼實現10倍動態范圍跨越,當VLA-OL模型在全球任意角落自主學習——小鵬實際上在回答一個更宏大的命題:在智能駕駛的“Ultra時代”,中國企業能否定義技術標準?


在算力的土壤上長出新文明,當我們回望燃油車時代,馬力定義等級;而在智能電動紀元,算力TOPS正重繪權力版圖。

小鵬G7以三顆圖靈芯片為矛,AI鷹眼視覺為盾,不僅終結了“算力不足的偽智能”,更將智駕競爭從功能軍備競賽升維至認知架構戰爭。

“三顆芯片”的故事早已超越一臺SUV的范疇,它映射的是中國制造業所堅守的信念,越是核心技術,越需要燒錢熬人抗得住質疑。

地平線創始人余凱曾預言,L3級駕駛需500-1000 TOPS算力支撐,而小鵬用2200 TOPS的“過剩配置”,提前三年卡位產業制高點。

或許正如芯片之名“圖靈”所喻,這臺G7真正的對手并非眼前競品,而是那個尚未完全展開的、屬于AI駕駛的未來:一顆代表當下,兩顆代表未來,三顆超出想象。

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