在新能源汽車(chē)行業(yè)蓬勃發(fā)展的當下，智能化已成為其核心競爭力之一。而 AI 芯片作為實(shí)現汽車(chē)智能化的關(guān)鍵硬件，其選型對于整車(chē)性能、用戶(hù)體驗以及企業(yè)的市場(chǎng)競爭力都有著(zhù)舉足輕重的影響。本文將深入探討新能源汽車(chē)上主流 AI 芯片的選型，從芯片類(lèi)型、市場(chǎng)格局、各車(chē)企的選型策略以及未來(lái)發(fā)展趨勢等多個(gè)維度進(jìn)行全面分析，為硬件工程師們提供深度且實(shí)用的參考。

主流 AI 芯片類(lèi)型及技術(shù)特點(diǎn)

GPU（圖形處理器）

GPU 最初是為圖形渲染而設計，但因其強大的并行計算能力，在 AI 領(lǐng)域大放異彩。在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，圖像識別、目標檢測、路徑規劃等任務(wù)都涉及大量的矩陣運算，GPU 能夠高效地處理這些任務(wù)。以英偉達的 GPU 芯片為例，其 CUDA 并行計算架構使其在深度學(xué)習模型的訓練和推理方面表現出色。在高端智能駕駛車(chē)型中，英偉達的 Drive 系列，如 Drive Orin 芯片，算力高達 254Tops，為車(chē)輛提供了強大的計算能力，支持復雜的自動(dòng)駕駛算法運行。

• 接口類(lèi)型：通常具備 PCle 接口，能夠實(shí)現高速的數據傳輸，滿(mǎn)足 GPU 與其他硬件組件，如存儲設備、傳感器之間大量數據交互的需求。以英偉達 Drive Orin 芯片為例，其 PCle 接口帶寬可達 64GB/s，保證了數據的快速傳輸，確保 GPU 在處理復雜圖像和算法時(shí)，能及時(shí)獲取所需數據。

• 制程工藝：英偉達 Drive Orin 采用 7 納米制程工藝，先進(jìn)的制程工藝使芯片能夠在更小的面積內集成更多的晶體管，從而提升芯片的性能和效率。7 納米制程工藝下，晶體管的尺寸更小，電路的傳輸延遲降低，使得芯片能夠以更高的頻率運行，提高計算速度。然而，GPU 的高功耗是其在新能源汽車(chē)應用中的一大挑戰。新能源汽車(chē)的續航里程本就受電池容量限制，而 GPU 的高功耗會(huì )進(jìn)一步加劇能耗，影響車(chē)輛的續航表現，這也是車(chē)企在選型時(shí)需要謹慎權衡的因素。

FPGA（現場(chǎng)可編程門(mén)陣列）

FPGA 的最大優(yōu)勢在于其靈活性。硬件工程師可以根據不同的應用需求對其進(jìn)行編程配置，這使得它在自動(dòng)駕駛算法的快速迭代和驗證階段具有獨特價(jià)值。在自動(dòng)駕駛技術(shù)的早期研發(fā)過(guò)程中，研究人員常常利用 FPGA 來(lái)搭建原型系統，快速驗證新算法的可行性。例如，一些初創(chuàng )的自動(dòng)駕駛公司在開(kāi)發(fā)初期會(huì )選擇 FPGA 來(lái)實(shí)現簡(jiǎn)單的自動(dòng)駕駛功能，如車(chē)道保持、自適應巡航等。

• 接口類(lèi)型：常見(jiàn)的接口有 SPI、I2C 等，這些接口適用于與低速外設進(jìn)行通信，方便對 FPGA 進(jìn)行配置和控制。同時(shí)，部分高端 FPGA 也具備高速接口，如 SerDes 接口，可用于高速數據傳輸，滿(mǎn)足一些對數據傳輸速率有較高要求的場(chǎng)景，如與高速圖像傳感器的連接。

• 制程工藝：以賽靈思的 Virtex 系列 FPGA 為例，采用了 16 納米或更先進(jìn)的制程工藝。相較于早期的制程工藝，16 納米制程工藝下的 FPGA 在性能和功耗上都有明顯優(yōu)化，能夠在保證靈活性的同時(shí)，提供更高的計算能力和更低的功耗。但是，FPGA 的計算效率相對 ASIC 較低，并且在量產(chǎn)時(shí)成本較高，這限制了它在大規模商業(yè)化應用中的普及。像賽靈思的 Virtex 系列 FPGA，雖具備強大的可定制性，但在面對大規模數據處理時(shí)，效率不及專(zhuān)用的 ASIC 芯片。

ASIC（專(zhuān)用集成電路）

ASIC 是為特定應用場(chǎng)景量身定制的芯片，特斯拉的 FSD 芯片就是典型代表。這種芯片專(zhuān)為自動(dòng)駕駛設計，采用了 7 納米制程工藝，能夠針對自動(dòng)駕駛算法進(jìn)行硬件層面的優(yōu)化，從而實(shí)現極高的計算效率和較低的功耗。

• 接口類(lèi)型：ASIC 芯片的接口根據其具體應用場(chǎng)景和設計需求而定，例如針對自動(dòng)駕駛場(chǎng)景的 ASIC 芯片，可能會(huì )配備專(zhuān)門(mén)的高速接口用于連接攝像頭、雷達等傳感器，確保傳感器數據能夠快速準確地傳輸到芯片中進(jìn)行處理。

• 制程工藝：7 納米制程工藝讓芯片在性能上得到極大提升，通過(guò)優(yōu)化電路設計和晶體管布局，ASIC 芯片能夠在較低的功耗下實(shí)現高效的計算。ASIC 芯片在大規模生產(chǎn)后成本可控，非常適合汽車(chē)這種對成本敏感的大規模應用場(chǎng)景。然而，ASIC 芯片的研發(fā)周期長(cháng)，前期需要投入大量的人力、物力和財力，而且一旦設計完成，后期修改的難度極大，這就要求研發(fā)團隊對市場(chǎng)需求和技術(shù)發(fā)展趨勢有準確的預判。

新能源汽車(chē) AI 芯片市場(chǎng)格局

目前，新能源汽車(chē) AI 芯片市場(chǎng)呈現出多元化的競爭格局。英偉達憑借其在 GPU 領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢，在高端智能駕駛芯片市場(chǎng)占據了重要地位。其 Drive 系列芯片不僅在算力上領(lǐng)先，而且擁有豐富的軟件生態(tài)系統，為車(chē)企提供了一站式的自動(dòng)駕駛解決方案，吸引了眾多高端新能源汽車(chē)品牌與之合作。

特斯拉則憑借其自研的 FSD 芯片，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域走出了一條獨特的道路。通過(guò)自主研發(fā)芯片，特斯拉能夠更好地實(shí)現硬件與軟件的深度融合，不斷優(yōu)化自動(dòng)駕駛算法，提升車(chē)輛的智能化水平。同時(shí)，特斯拉的芯片研發(fā)能力也使其在成本控制上具有一定優(yōu)勢，進(jìn)一步增強了產(chǎn)品的市場(chǎng)競爭力。

國內的華為、地平線(xiàn)等企業(yè)也在積極布局新能源汽車(chē) AI 芯片市場(chǎng)。華為的昇騰系列芯片，如昇騰 610，在算力和算法協(xié)同方面具有獨特優(yōu)勢，雖然華為不直接造車(chē)，但通過(guò)與眾多車(chē)企合作，為其提供智能駕駛解決方案，其芯片技術(shù)已經(jīng)在多款國產(chǎn)新能源汽車(chē)上得到應用。地平線(xiàn)的征程系列芯片則以高性?xún)r(jià)比著(zhù)稱(chēng)，征程 5 芯片算力達到 128Tops，在中低端新能源汽車(chē)市場(chǎng)具有較高的市場(chǎng)份額，為國內眾多車(chē)企提供了本地化的芯片解決方案。

各車(chē)企主力車(chē)型芯片選型策略及案例分析

特斯拉

特斯拉以其強大的芯片研發(fā)實(shí)力，始終堅持自研芯片的路線(xiàn)。其 FSD 芯片已經(jīng)成為特斯拉車(chē)型自動(dòng)駕駛的核心大腦。目前正在研發(fā)的 AI5 芯片預計將在 2025 年 12 月左右推出，備受行業(yè)關(guān)注。AI5 芯片的性能預計將是上一代的 10 倍，這將為特斯拉的自動(dòng)駕駛技術(shù)帶來(lái)質(zhì)的飛躍。然而，性能提升的同時(shí)，功耗也大幅增加，達到 800W 左右。特斯拉在芯片選型上，更注重芯片的性能和未來(lái)技術(shù)發(fā)展的潛力，通過(guò)不斷提升算力來(lái)支持其自動(dòng)駕駛技術(shù)的持續創(chuàng )新。

蔚來(lái)

蔚來(lái)目前超算中心算力為 1.5E，在智能駕駛算力布局上持續發(fā)力。蔚來(lái)注重用戶(hù)體驗和品牌形象，在芯片選型上，一方面會(huì )考慮與現有智能駕駛系統的兼容性，另一方面也在積極探索更高算力芯片的應用，以滿(mǎn)足未來(lái)自動(dòng)駕駛功能不斷升級的需求。例如，蔚來(lái) ES6 搭載英偉達 Drive Orin X 芯片，配合其智能駕駛算法，實(shí)現了較為先進(jìn)的輔助駕駛功能 。在未來(lái)車(chē)型規劃中，蔚來(lái)有望引入算力更強的芯片，如英偉達下一代的 Thor 芯片，提升車(chē)輛在復雜路況下的自動(dòng)駕駛能力，為用戶(hù)提供更加安全、便捷的出行體驗。

小鵬

小鵬此前算力約為 2.5E，計劃年底前達到 7000 張 H100 的算力水平（約 4.2E）。小鵬一直將智能駕駛作為核心競爭力之一，在芯片選型上緊跟算力提升的趨勢。通過(guò)不斷升級芯片，小鵬能夠支持更先進(jìn)的自動(dòng)駕駛算法，如城市 NGP（Navigation Guided Pilot）功能，使車(chē)輛在城市道路中能夠實(shí)現更智能的導航輔助駕駛，提升用戶(hù)的駕駛體驗。小鵬 G9 搭載英偉達 Drive Orin X 芯片，強大的算力為其智能駕駛功能提供了堅實(shí)的基礎。

理想

理想通過(guò)收購英偉達算力卡，智駕訓練算力達到 5.39E。理想在芯片選型上，充分利用英偉達成熟的芯片產(chǎn)品，快速提升自身智能駕駛算力。這種策略能夠使理想在較短時(shí)間內實(shí)現智能駕駛功能的升級，為用戶(hù)提供更高級別的輔助駕駛功能，如高速 NOA（Navigate on Autopilot）功能，提升用戶(hù)在高速公路上的駕駛便利性和安全性。理想 L9 搭載英偉達 Drive Orin X 芯片，配合理想 AD Max 智能駕駛系統，實(shí)現了高速和城市快速路的智能輔助駕駛。

華為

華為雖不造車(chē)，但其智能汽車(chē)解決方案深度賦能車(chē)企。其昇騰芯片憑借強大算力和先進(jìn)的 AI 算法處理能力，為合作車(chē)企提供了智能駕駛與智能座艙的核心支持。在智能駕駛方面，昇騰芯片助力實(shí)現高精度的環(huán)境感知與決策，如對復雜路況和交通標識的快速識別與響應。在智能座艙領(lǐng)域，昇騰芯片驅動(dòng)多模態(tài)交互系統，實(shí)現語(yǔ)音、手勢等自然交互方式的高效處理，提升用戶(hù)與車(chē)輛的交互體驗。眾多車(chē)企選擇與華為合作采用昇騰芯片，看中的正是其在智能汽車(chē)領(lǐng)域的全方位技術(shù)優(yōu)勢和創(chuàng )新能力，推動(dòng)智能汽車(chē)的智能化進(jìn)程。

比亞迪

比亞迪作為新能源汽車(chē)行業(yè)的領(lǐng)軍者，在芯片選型上注重自主研發(fā)與合作相結合。在部分車(chē)型中，比亞迪采用了自研的車(chē)規級芯片，確保關(guān)鍵技術(shù)的自主可控，在成本控制和供應鏈穩定性上具有優(yōu)勢。同時(shí)，對于一些高端智能駕駛功能，比亞迪也與英偉達等芯片廠(chǎng)商合作，引入高性能芯片，如英偉達 Orin 系列。例如在其最新款的高端電動(dòng) SUV 車(chē)型中，搭載英偉達 Orin X 芯片，算力高達 254Tops，配合比亞迪自研的智能駕駛算法，實(shí)現了高級別的輔助駕駛功能，包括智能領(lǐng)航輔助、自動(dòng)泊車(chē)等，提升了車(chē)輛的智能化水平和市場(chǎng)競爭力。

吉利

吉利在芯片選型上采取多元化策略，根據不同車(chē)型定位和市場(chǎng)需求選擇合適的芯片。在中低端車(chē)型中，吉利選用地平線(xiàn)征程系列芯片，以高性?xún)r(jià)比滿(mǎn)足基礎智能駕駛功能需求，如自適應巡航、車(chē)道偏離預警等。而在高端車(chē)型上，吉利與高通合作，采用高通驍龍 8155 芯片用于智能座艙，為用戶(hù)帶來(lái)流暢的交互體驗，同時(shí)搭配英偉達 Drive Orin 芯片用于智能駕駛，實(shí)現更高級別的自動(dòng)駕駛輔助功能，如高速領(lǐng)航輔助駕駛等。通過(guò)這種多元化的芯片選型，吉利覆蓋了不同消費層次的用戶(hù)，提升了產(chǎn)品的市場(chǎng)適應性。

極氪

極氪作為新興的新能源汽車(chē)品牌，在芯片選型上追求極致性能。其主力車(chē)型極氪 001 搭載了英偉達 Drive Orin X 芯片，擁有強大的算力，配合極氪自主研發(fā)的智能駕駛軟件，實(shí)現了豐富的智能駕駛輔助功能。在智能座艙方面，極氪采用了高通驍龍 8155 芯片，為用戶(hù)提供流暢的車(chē)機交互體驗，支持高清大屏顯示、多任務(wù)處理以及智能語(yǔ)音交互等功能。極氪還宣布未來(lái)全新車(chē)型將搭載 NVIDIA DRIVE AGX Thor?智駕芯片，該芯片可同時(shí)處理 14 個(gè) 800 萬(wàn) 30 幀攝像頭數據輸入，極大提升視覺(jué)感知數據的支持能力，更好地支持各類(lèi)復雜模型，如端到端大模型，多模態(tài)大語(yǔ)言模型等，進(jìn)一步樹(shù)立品牌在智能化領(lǐng)域的高端形象，吸引追求科技感和駕駛體驗的消費者。

零度

暫未獲取到零度在新能源汽車(chē)領(lǐng)域有銷(xiāo)量靠前的產(chǎn)品及相關(guān)芯片選型信息。若后續有新的發(fā)展動(dòng)態(tài)，其芯片選型策略可能會(huì )根據自身產(chǎn)品定位和技術(shù)路線(xiàn)進(jìn)行規劃，或許會(huì )在成本控制、算力需求和功能實(shí)現等方面進(jìn)行權衡，選擇適合自身發(fā)展的芯片方案。

影響芯片選型的關(guān)鍵因素

算力需求

算力是衡量 AI 芯片性能的關(guān)鍵指標，直接決定了自動(dòng)駕駛系統處理復雜算法和海量數據的能力。隨著(zhù)自動(dòng)駕駛技術(shù)從 L2 向 L3、L4 甚至更高等級發(fā)展，對算力的需求呈指數級增長(cháng)。例如，在 L2 級自動(dòng)駕駛中，車(chē)輛主要依靠一些簡(jiǎn)單的傳感器和低算力芯片實(shí)現基本的輔助駕駛功能；而在 L4 級自動(dòng)駕駛中，車(chē)輛需要處理來(lái)自多個(gè)攝像頭、雷達等傳感器的海量數據，進(jìn)行復雜的環(huán)境感知、決策規劃等任務(wù)，這就需要芯片具備強大的算力支持。

功耗限制

對于新能源汽車(chē)而言，功耗直接影響續航里程。在保證芯片算力滿(mǎn)足需求的前提下，降低功耗是芯片選型的重要考量因素。低功耗芯片設計能夠減少車(chē)輛能耗，提升整體續航表現。例如，一些采用先進(jìn)制程工藝的芯片，通過(guò)優(yōu)化電路設計和降低晶體管的漏電功耗，在提升算力的同時(shí)降低了功耗，更適合新能源汽車(chē)的應用場(chǎng)景。

成本控制

汽車(chē)作為大規模生產(chǎn)的消費品，成本控制至關(guān)重要。芯片成本在整車(chē)成本中占據一定比例，因此車(chē)企在選型時(shí)會(huì )綜合考慮芯片的性能和成本。對于一些中低端車(chē)型，車(chē)企可能會(huì )選擇性?xún)r(jià)比更高的芯片，以平衡成本和性能；而對于高端車(chē)型，車(chē)企可能會(huì )更注重芯片的性能，適當放寬對成本的限制。

兼容性與擴展性

芯片需要與車(chē)輛的其他硬件設備，如傳感器、控制器等進(jìn)行良好的兼容性。同時(shí)，隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展和功能的升級，芯片還需要具備一定的擴展性，能夠方便地進(jìn)行硬件升級和軟件更新。例如，一些芯片采用標準化的接口設計，便于與不同廠(chǎng)家的傳感器進(jìn)行連接，同時(shí)支持 OTA（Over - the - Air）升級，使車(chē)輛的智能駕駛功能能夠不斷進(jìn)化。

未來(lái)發(fā)展趨勢展望

隨著(zhù)人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步和新能源汽車(chē)市場(chǎng)的持續增長(cháng)，AI 芯片在新能源汽車(chē)中的應用將更加廣泛和深入。未來(lái)，AI 芯片將朝著(zhù)更高算力、更低功耗、更小尺寸和更高集成度的方向發(fā)展。同時(shí)，異構計算將成為主流趨勢，即通過(guò)將 GPU、FPGA、ASIC 等不同類(lèi)型的芯片進(jìn)行組合，發(fā)揮各自的優(yōu)勢，實(shí)現更高效的計算。

此外，隨著(zhù)車(chē)路協(xié)同技術(shù)的發(fā)展，汽車(chē)與外界環(huán)境的信息交互將更加頻繁，這也對芯片的通信能力和數據處理能力提出了更高的要求。未來(lái)的 AI 芯片不僅要能夠處理車(chē)內傳感器的數據，還要能夠快速處理來(lái)自云端和其他車(chē)輛的信息，實(shí)現更智能、更安全的自動(dòng)駕駛。

總之，新能源汽車(chē) AI 芯片的選型是一個(gè)復雜而關(guān)鍵的決策過(guò)程，涉及到技術(shù)、市場(chǎng)、成本等多個(gè)方面的因素。硬件工程師們需要密切關(guān)注行業(yè)動(dòng)態(tài)，不斷學(xué)習和掌握新的技術(shù)知識，為新能源汽車(chē)的智能化發(fā)展提供堅實(shí)的硬件支持。