更深刻了解汽車產業變革

出品： 電動星球

作者：毓肥

今年新車發布會，各位老板一定要留一頁 PPT 給算力。

過去一個半月，蔚小理用三個不同的晚上，先后進入了主流價位四位數算力俱樂部：蔚來 ES6/EC6 普及自研神璣芯片、理想 L 系列智能煥新版率先交付英偉達 Thor 芯片、小鵬 G7 首發搭載自研圖靈芯片。

2025 年，蔚來小鵬理想同時迎來新一代智能化軟硬件的升級，它們也將以三種殊途同歸的算力使用方式，開始智能輔助駕駛、智能座艙的又一輪你追我趕。

殊途，指的是蔚小理分別用三種不同的分配方式，跑步進入單車四位數稀疏推理算力的新階段；同歸，則在于突飛猛進的算力，都將基于類似的技術路徑，服務更強大的輔助駕駛功能，以及智能座艙。

然而問題來了：一臺車擁有更強大的算力，能給用車帶來什么體驗升級？車企追求算力領先的背后，究竟是為了什么？算力越大，方向盤背后的汽車就真的會更聰明嗎？

今天我們很難給出終局結論，但可以簡單聊一聊趨勢、概念、方向。

數字游戲

二十年前的汽油車拼馬力，二十年后的電動車拼算力。

這當然不是說馬力不重要，而是算力決定了一家車企的未來數十年。

過去 18 個月里，蔚小理分別在各自的道路上，追求著算力和能力的突破。而這其中它們三家企業對技術路線的側重，則直接反映在芯片。

今年 6 月 11 日，小鵬 G7 發布會，何小鵬用這樣一張 PPT 宣告自研芯片的強大：超過 2200TOPS 系統總稀疏算力，由三顆圖靈芯片共同提供，平均每顆在 750TOPS 上下。

一年半前，蔚來在 2023 NIO Day 上正式發布神璣 NX9031 芯片，號稱「一顆頂四顆」，這意味著神璣的稀疏算力單顆就可以達到約 1000TOPS。

首發搭載神璣的 ET9，每臺車則搭載兩顆 9031，雙芯片可以實現毫秒級別的熱備份，合計稀疏算力大約是 2000TOPS。

這里岔開單聊聊蔚來，包括新款 5566 車型這批搭載 Cedar-S「標準版」雪松系統的產品，都搭載了單 8295+ 單神璣的共板 BOX（智能域控）。

意味著 Cedar-S 車型的輔助駕駛算力大概是 1000TOPS，當然實際應用起來會有明顯不同，我們下面到了特定章節再聊。

今年 5 月份，理想汽車 L 系列智能煥新版、新款 MEGA 開啟交付，理想也成為了首家量產大規模交付 Thor-U 芯片的車企。

根據智能駕駛實際應用的標準，只計算 Tensor Core（張量單元）算力，不計算英偉達 CUDA 核心算力，單顆 Thor-U 的算力大概是 700TOPS，雙芯片可以達到 1400TOPS。

這里再岔開一句，如果只計算張量單元，Orin X 的有效稀疏算力大概為 200TOPS 左右。

和蔚小理各自的路線對比一下，特斯拉硬件 4.0 的稠密算力約為 720TOPS（稀疏可以粗略翻倍）、地平線 J6P 芯片單顆稀疏算力 560TOPS。

似乎我們可以直接給蔚小理排個序：三圖靈＞雙神璣＞雙 Thor-U＞單神璣——但這樣排真的對嗎？

我們引入其他企業的一些表態，可以得到更有意思的結論。

扼住算力的咽喉

今年 1 月 30 日，特斯拉 2024 年度財報會議上，AI 軟件副總裁 Ashok Elluswamy 表示，限制 FSD 輔助駕駛大模型「上下文」傳輸能力的核心因素，是「板載內存帶寬」。

圖片來自 YouTube

上下文（context）指的是大語言模型單次處理信息可以考慮的內容范圍，而在輔助駕駛應用的視覺大語言模型中，上下文則對應著真實世界的外界信息。

內存帶寬，這是隱匿在算力的數字游戲背后，為每一個輔助駕駛大模型鎖上鐐銬的核心參數。

2021-2024 年「統治」中高端輔助駕駛市場的英偉達 Orin X 芯片，單顆的內存帶寬為 205GB/s。

如果以 int8 精度運算、僅運行一次注意力運算的一般條件估算，Orin X 的內存帶寬處理一個 14B 參數量的大模型，理論上搬運數據的時延就達到 50ms，遠達不到輔助駕駛 20-30ms 的系統時延要求。

也正因如此，Orin 時代車企使用的車端大模型都不超過 4B，通過控制規模來優先達成低時延，比如理想的 VLM 大模型規模被控制在 2.2B。

事實上，低時延是輔助駕駛的安全本質要求，換句話說，限制輔助駕駛大模型能力的最短木板，往往就是內存帶寬。

那么 Thor-U 的內存帶寬是多少？答案是 273GB/s。目前還沒有車企量產交付的 Thor-X 頂配版，則是 546GB/s。

這意味著 Thor-U 對比 Orin-X 提高了超過 1/3 的內存帶寬，運行車端模型的規模也可以做得更大。

但由此也引申出兩個問題：Thor-U 的算力提升幅度遠大于帶寬提升、Thor 的內存帶寬橫向對比其他自研的車企并不突出。

有關 Thor 算力和帶寬的不對稱發展，在一次專訪中，卓馭科技 AI 首席陳曉智曾經這樣向我們解釋：Thor-U 在跑輔助駕駛大模型的時候，內存瓶頸其實和 Orin-X 一樣明顯。

這意味著超強的芯片算力，被不足的內存帶寬「扼住了咽喉」。

那蔚來和小鵬呢？

目前小鵬汽車并未公布圖靈芯片的內存帶寬，不過由于單顆圖靈已經配備了 64GB 的大容量內存，內存位寬有傳言稱是 256bit，使用滿頻率的 LPDDR5X 8533 內存顆粒，總帶寬是 273GB/s，也就是和 Thor-U 同級。

而蔚來直接給了翻倍的內存帶寬——單顆神璣擁有 546GB/s 的內存帶寬，來自滿配的 512bit LPDDR5X 內存，看齊英偉達的頂配 Thor-X。

546GB/s 內存帶寬，意味著以 30ms 為時延目標的話，理論上可以承受 32B 規模非 MoE 混合專家大模型的數據搬運。

當然這里沒有算上推理過程，也沒有算上 MoE 對推理過程的優化，只是簡單的理論值。

另外，行文至此討論的都是「單顆」，原因是輔助駕駛芯片之間并不以內存帶寬傳輸數據，而是 PCIe 協議，甚至也有以太網協議，傳輸速率遠低于內存帶寬，所以兩個概念不能混用。

然后結論是這樣的：

蔚來神璣的內存帶寬已經接近美國禁令的上限了，小鵬圖靈的內存帶寬則符合行業主流趨勢，和理想使用的 Thor-U 方案相同——但圖靈和 Thor-U 兩者不足 300GB/s 的帶寬，又存在著一定的內存瓶頸，這是業界需要用軟件優化手段共同攻克的。

這里又岔開提一句：再下一代，也就是面向 L5 自動駕駛的芯片，基本需要使用 HBM 內存滿足超高算力的帶寬要求，而 2023-2025 年，美國連續下發三次禁令，封鎖了新一代 HBM 內存技術的外流，所以我們才說蔚來接近禁令的上限。

最后補充兩個藏得很嚴實的數據，方便大家賽博斗蛐蛐：華為 ADS 的內存帶寬，以及特斯拉 FSD 硬件 4.0 的內存帶寬，各自是多少？

而根據博主 @萬扯淡 對華為 MDC610，也就是稠密算力 200TOPS 的頂配華為輔助駕駛單芯片方案拆解，他表示 2019 年流片、2020 年量產的它，已經擁有 384bit 的內存位寬。

一個背景知識是，2019 年的特斯拉 FSD 初代芯片，內存位寬僅為 128bit。

不過由于眾所周知的原因，MDC610 并沒有用上最高的內存頻率，有傳言稱基于低頻 LPDDR5 內存，MDC610 實際總帶寬是 308GB/s——但也已經明顯高于 Thor-U。

再強調一次，這是一顆 2020 年量產的芯片。

至于特斯拉硬件 4.0，根據 Munro Live 和 @Greentheonly 的拆解，二代 FSD 芯片配了 8 顆來自美光的 GDDR6 顯存，讓 FSD 2 芯片擁有約 448GB/s 的帶寬。

這意味著在神璣量產之前的 2023，特斯拉才是輔助駕駛的帶寬巔峰。當然，神璣量產之后，暫時奪過了帶寬的寶座。

大算力怎么用？

聊到這里，我們還缺兩個角度。

由淺入深，先要聊的是：各家的算力怎么分配？

兩個事實：

1. 各家使用的芯片理論總算力，并不代表實際應用到輔助駕駛的總算力；2. 對于算力的分配，無論是軟件分配還是硬件分配，都體現著各家對技術發展路線的研判。

從一位「老將」說起：蔚來 NT2 平臺的車型，有四顆英偉達 Orin-X 芯片，理論總算力 1016TOPS。

但由于芯片之間使用的是低速協議連接，所以四顆 Orin 并不能同時處理一個任務，運行內存也無法共享。

蔚來此前透露的信息，這四顆 Orin 可以簡單理解為「2+1+1」模式，除了業界常用的雙 Orin 輔助駕駛模式，另外兩顆獨立出來負責艙駕融合、群體智能、主動安全、冗余備份等等的任務。

到了神璣時代，蔚來呈現出過渡期的兩種分支。

首先是嚴格意義上依然隸屬于 NT2 平臺的 5566，它們是搭載了單顆神璣，理論 1000TOPS 左右算力的雪松 S 車型。

而目前唯一一臺 NT3 蔚來主品牌車型 ET9，使用的是兩顆神璣，理論算力達到 2000TOPS，它們之間存在非常大的能力區別。

蔚來目前沒有公布單雙神璣之間的功能區分，不過我們可以從硬件上看到區分：ET9 目前獨享的硬件，包括整車 3 顆新一代激光雷達、天行全主動底盤，等等。

至于下一臺 NT3 蔚來主品牌車型——全新 ES8，會否延續雙神璣的配備，如果用了雙神璣，2000TOPS 算力會如何根據輔助駕駛、智能座艙的用途劃分？這同樣是值得關注的情況。

聊到這里，算力的分配方式，同時決定，也受限于最終用戶在車里能享受到的配置，另一方面又是數字游戲下真正影響療效的「烹飪手法」。

另一方面，根據英偉達的官方文檔，Thor 芯片支持實時劃分，可以劃出一部分張量單元支撐座艙類的大模型任務。

艙駕融合英偉達其實從 Orin 就開始在做，Thor 算力大幅度升級之后，像全新理想同學這樣的下一代人工智能助手，就不再受限于座艙芯片的算力上限。

不過要說用算力賦能座艙，還是單拎 750TOPS 算力的小鵬更「狠」。

小鵬 G7 發布會，何小鵬表示三顆圖靈芯片將有一顆負責全新的 AI 座艙體驗，另外兩顆負責輔助駕駛計算。這意味著搭載圖靈芯片的小鵬車型，輔助駕駛可用稀疏算力大概是 1500TOPS，約等于雙 Thor-U。

而從圖靈芯片的布局也可以看出，目前座艙體驗不過不失的小鵬汽車，明顯希望通過硬件預埋的本質區別，重回幾年前「車機看小鵬」的時代。

芯片怎么設計？

然而需要合理分配的不只是算力，還有一顆芯片內部的功能分區。

或者說得更深的一點，算力分配方式的背后是企業對未來智能汽車技術的判斷，而判斷本身，則決定了一顆芯片要怎么造，怎么設計。

半導體芯片寸「硅」寸金，方寸之間總成本就以億元計算。

在平方毫米為計算單位的芯片面積放進的功能分區，直接決定著未來數年，甚至十年，一臺汽車的智能化能力。

篇幅有限，今天只聊一個典例：ISP 圖像處理器。

今天幾乎所有輔助駕駛芯片都內置了 ISP 圖像處理器，它的作用是通過對攝像頭獲取的原始 RAW 格式數據進行降噪、動態范圍增強、紅外光處理等等，最后交由芯片下游區塊做推理。

ISP 遠不如張量單元那么「星光璀璨」，畢竟張量單元直接決定算力規模，也直接決定這一頁 PPT 夠不夠耀眼。但 ISP 決定了一套輔助駕駛系統感知環節的性能，歷來是兵家必爭之地。

更有意思的是，不同企業對 ISP，如今抱著截然不同的態度。

圖片來自 YouTube

首先說個「異類」，完全不鳥 ISP 的馬斯克。

早在 2022 年初，馬斯克就曾經表示「真實世界信息通過攝像頭，傳遞到 ISP，再到芯片處理的整個過程太慢，而且始終會有一部分原始光子在這一過程中丟失」。

他認為即使是黑夜環境，CMOS 本身也可以感知光線信息，只是引入 ISP 之后，反而會丟失信息。

如果從 FSD 的發版節奏推算，早在 2021 年 12 月的 FSD Beta 10.8，光子到控制模塊的延遲已經降低了平均 20%。

而到了今年 2 月的 FSD 13.2.8，特斯拉正式將 36HZ 刷新率、8 個硬件 4.0 攝像頭的全量數據輸送進兩顆 FSD 2 代芯片中。

目前還沒有二代 FSD 芯片硅片層面的拆解，所以我們無法得知特斯拉是否真的徹底去掉了所有類似 ISP 的功能。但截至我們發稿，馬斯克還沒有改口的征兆。

而另一個很有意思的是，根據我們 2 月份以來，對特斯拉 FSD 在中國道路表現的實測，目前輔助駕駛系統時延最低、最接近人類直覺的，還是 FSD。

而與馬斯克相反，業內其他企業都在 ISP 的軍備競賽中快馬加鞭，即使是同樣深耕純視覺路線的小鵬汽車。

按照何小鵬的表述，每一顆圖靈芯片都內置了兩塊獨立的 ISP 圖像處理器，一塊用于 AI 圖像感知，另一塊則用于圖像合成。

何小鵬表示，雙 ISP 的目的是大幅度優化黑夜、下雨天、逆光環境下的感知表現。

但考慮到圖靈和二代 FSD 芯片都基于同一半導體工藝節點制造，對 ISP 功能的戰略分歧，一定會直接導致這兩塊芯片的設計差異，最終反映到特斯拉和小鵬汽車不同的輔助駕駛體驗，即使它們同屬純視覺陣營。

至于英偉達和蔚來，則同樣是大與更大的區別。

從 Orin-X 到 Thor-U，英偉達將 ISP 圖像處理器的性能從 1.84Gpps 提升到 3.5Gpps（Giga pixel per second 每秒千兆像素數），這是不到 2 倍的性能進步，略小于兩者推理算力的增幅，算是不慍不火。

而反觀神璣，蔚來「喪心病狂」地塞進去一顆 6.5Gpps 的超大 ISP，這是 Thor-U 的 1.7 倍，對比下另一顆歷來以 ISP 算力見長的芯片——Mobileye EyeQ Ultra，也「只」是 2.4Gpps。

目前我們已經看到神璣對于圖像處理能力的冰山一角，比如座艙內顯示的盲區攝像頭、流媒體后視鏡、轉向燈影像都可以同步提亮。

當然我們更好奇的，是超強 ISP 能力如何反饋給 NWM 世界模型，而英偉達蔚來小鵬們，又能否與徹底反 ISP 的馬斯克相比，做出同樣優秀的輔助駕駛體驗。

到這里，今天的文章基本就結束了。

我們當然還有太多議題沒有涉足，但最后，汽車公司與 AI 硬件巨頭的宏觀決策，都將通過兩三百平方毫米占地面積的一顆顆芯片，影響五米長兩米寬的出行工具，撬動萬億元產值的全球工業。

這是技術與思想碰撞出的芥子納須彌，更是科技改變人類生活進程中的牽一發而動全身。

比如就在這篇稿子寫完的今天上午，特斯拉下一代自動駕駛硬件 AI5 的信息首次得到具體曝光，傳聞稱可能將同時基于臺積電 N3P 和三星 3GAA 工藝雙供應商制造，算力可能將達到 2000-2500TOPS。

所以，最后的最后，這場橫亙全球，影響未來五年、十年甚至更遠的輔助駕駛，甚至自動駕駛發展的算力大戰，蔚小理的進擊只是開幕，群雄并起才是真正的高潮。

（完）