自研與英偉達，不是智駕的萬能鑰匙

【摘要】過去幾年，Orin、TOPS、Thor成了車企講智駕時最順手的標簽。但真正上路之后，芯片只是入場券，體驗還要靠模型、工具鏈、數據閉環和車端工程一點點磨出來。

買英偉達不等于買到好智駕，車企自研芯片也繞不開產業學費。

從蘋果自研基帶，到英飛凌、恩智浦、瑞薩的分工史，再到車企體系內的探索，答案其實越來越清楚：少數巨頭能把垂直整合做成能力，但大多數玩家終究要回到專業分工。

智駕芯片真正需要的，是像水電煤一樣穩定、可復用、可攤薄成本的基礎設施。

以下為正文：

智駕市場大可不必把智駕芯片當顯卡看。

過去幾年直至現在，車企講智駕，很多時候先亮算力。幾顆Orin，多少TOPS，未來能不能上Thor。大屏幕一打出來，氣氛就有了，技術夠硬、預算夠足，英偉達也顯得車企很有底氣。

這套話術確實好用。主機廠省了解釋成本，消費者聽起來覺得高級，資本市場也容易理解這家公司沒有掉隊。

可車不是這么開的。

算力當然重要。沒有足夠的算力，很多能力根本跑不起來。但算力只是原材料，不是智駕本身。想要有穩定的駕駛體驗，芯片、模型、工具鏈、數據和車端控制都存在難點。

所以問題不在于誰的參數更好看，而在于誰能把算力變成體驗。智駕是門燒錢的生意，但并不是付了足夠的價格外購英偉達或內部自研就能取得相應的效果。

怎么讓這門燒錢的生意可持續，是智駕芯片真正的門檻。

01

Orin不是護身符

英偉達當然強。

NVIDIA DRIVE Orin單顆最高254 TOPS，是過去幾年中國高階智駕最顯眼的入場券。蔚來ET7曾用四顆Orin組成Adam計算平臺，宣稱車端算力1000TOPS以上。再往后，Thor把座艙、泊車、智駕等多域計算往一顆更高性能SoC上收攏，繼續強化中央計算敘事。

但芯片的入場券只是第一步。

Orin給車企的是一塊強大的通用AI計算底座，不是一套已經訓練完成的駕駛員。模型部署適配，長尾場景驗證，功能安全，都是裝了Orin之后的事情。

而且，Orin這張入場券十分昂貴。行業里對一套高階智駕硬件的估算通常不只看芯片單價，還要看總賬。高配車型上，兩顆Orin-X就是508 TOPS，再疊加激光雷達和高規格傳感器，整套系統動輒把BOM成本推高數千元甚至上萬元。對于30萬元以上車型，這還能被包裝成旗艦配置，但當城市NOA要下探到15萬元、20萬元價格帶時，這筆賬就很難繼續靠品牌溢價消化。

過去幾年很多車企用英偉達，本質上有兩層含義。一層是技術選擇，英偉達確實強；另一層則是面子工程，宣傳通稿上寫Orin，比解釋自己的算法、數據閉環和工程能力容易得多。

問題在于，用戶最終會把車開上路。在這個大背景下，同樣是Orin平臺，不同車企做出來的智駕體驗其實差很多。

2024年3月，科技媒體Wired刊發了一篇中國智駕平臺實測文章，測試小鵬、蔚來、理想三套系統，其提到，三家高階智駕平臺都以NVIDIA Orin X作為算力底座，但蔚來NOP+在高速出口準備、速度管理和加塞車輛響應上反應不足；理想NOA也出現過試圖跨實線變道的情況。

2025年，某造車新勢力旗下爆款車型也出現過事故。該車型標準版使用單顆NVIDIA Drive Orin芯片，Pro/Max版本則使用兩顆Orin。2025年3月，該車型在安徽德上高速池祁段發生碰撞起火事故，造成3人死亡；涉事車企披露事故發生前車輛曾處于NOA輔助駕駛狀態，隨后駕駛員在碰撞前接管。后續該車企又因部分標準版車型L2高速領航輔助駕駛功能在極端特殊場景下識別、預警或處置可能不足，召回超過11萬輛車。

雖然不能簡單把事故責任歸咎于英偉達芯片，但它至少說明一件事：車企買了Orin，不代表就買到了足夠安全和智能的車。

這不是英偉達不強，而是很多車企把英偉達當成了能力的象征，卻沒有真正長出系統能力。

城區NOA會更快卸下這層濾鏡。高速場景規整，城區則更隨機。因此，峰值算力在這些場景里只是基礎，真正決定體驗的是感知、預測、規控、數據閉環的整體效率。

行業已經從峰值算力卷到有效算力。

數據中心可以用更多卡、更多電、更多散熱解決問題，所以英偉達是大道，但汽車不行。車上的計算平臺同時面臨成本、功耗、體積、車規和安全冗余的問題，云端跑得再漂亮，車端也需要經驗試錯。

這才是國產智駕芯片真正要回答的問題。數字上能不能、什么時候超過英偉達沒那么重要，能不能更懂中國道路，更懂車端成本，更快把算法反饋到芯片架構和工具鏈里，才最重要。

因此，智駕芯片的門檻，逐漸在轉向系統閉環。

02

自研的學費太貴

余凱曾把智駕芯片類比過手機基帶。值得注意的是，基帶可能是消費電子史上最能說明自研學費的產業樣本。

以蘋果為例。2019年，蘋果花10億美元收購英特爾大部分智能手機基帶業務，約2200名英特爾員工加入蘋果，還帶走一批無線技術專利和設備。強如蘋果，拿到團隊、專利、資金和終端銷量之后，仍然花了多年才把第一顆自研蜂窩調制解調器C1放進iPhone 16e。

這不是因為蘋果不懂芯片，A系列、M系列已經證明了蘋果的硅能力。但基帶不是一顆孤立芯片，它要和全球運營商、頻段、協議等長期磨合。

實際上，在全球手機廠里，真正長期自研并量產手機基帶的成功樣本很少。

除了華為，蘋果是唯一有能力把這件事繼續推進到量產階段的終端公司。三星做Exynos和自研基帶多年，但在高端旗艦上長期反復切換高通方案，很多市場的Galaxy S系列用戶也更愿意買高通版本。這不是三星不懂半導體，而是基帶這種東西太難。

類比到汽車行業，問題就更尖銳：有多少車企的芯片、軟件、現金流和全球驗證能力，能比得上三星？

智駕芯片也一樣。

車企為什么喜歡講自研？因為這個詞太有吸引力了。它意味著控制權、差異化、不被供應商卡住喉嚨。

于是，自動駕駛算法、座艙系統、域控制器要自研，直到車規SoC也想自研。問題是，芯片自研不是多招幾個工程師那么簡單。

一家車企要做智駕SoC，仍然繞不開晶圓廠、EDA工具、IP授權、ASIC設計服務、封裝測試、車規認證和量產導入。

芯原、索喜、創意電子這類公司長期存在，其實是半導體產業分工史留下來的結果。早年芯片行業不是這樣，一個大公司往往自己定義產品、設計芯片，甚至自己建廠制造。PC、手機、消費電子、工業設備公司體內，都曾長著自己的半導體部門。

但芯片復雜度一路上升之后，先進制程越來越貴，EDA工具越來越專業，IP模塊越來越碎，驗證周期越來越長，一次流片失敗就可能燒掉幾千萬甚至上億美元。

于是產業開始拆分。臺積電把制造變成公共能力，Arm把CPU內核變成授權生意，Synopsys、Cadence把EDA變成工具基礎設施，芯原、索喜、創意電子這類公司則選擇幫那些想做芯片但不可能養得起完整芯片團隊和全套工程體系的公司做SoC。

它們的出現并非偶然，而是芯片復雜度倒逼出來的專業分工。一顆SoC里有太多模塊：CPU、GPU、NPU、ISP、存儲控制器、高速接口、安全模塊。終端公司可以定義自己想要什么，但很少有公司能把每一個模塊、每一道驗證、每一次后端收斂都從零做完。

所以，很多所謂自研芯片，本質上更像“自定義芯片”：架構定義、場景需求和部分關鍵模塊在自己手里，但大量底層工程能力來自產業鏈。

車企自研智駕芯片也是這樣。它并不會因為掛上自研兩個字，就自動跳過芯片行業幾十年分工形成的基礎設施。相反，它往往要重新進入這張網，向晶圓廠、EDA、IP、設計服務、封測和車規驗證體系一層層付費。

車企自研芯片，本質上常常是在為芯片行業已有的基礎設施再付一次費。它可以定義需求，可以找伙伴完成設計，可以拿到一顆貼著自己名字的芯片，但它很難繞過芯片公司過去幾代產品交過的學費。

這筆學費其實貴得嚇人。

第一代芯片做出來，只是開始，第二代、第三代要能跟上模型變化，然后逐漸在車型中試錯。如果一家車企維持一個數百人規模的芯片團隊，加上EDA/IP授權、流片、測試驗證和車規認證，一年10億元投入并不夸張。10億元放在一家年凈利潤100億元的車企里，是十分之一，而根據公開信息，2025年歸母凈利潤超過100億元的車企只有4家，分別是比亞迪、上汽集團、吉利和奇瑞。對仍在虧損的新勢力來說，這已經是不言自明的現金流壓力。

車市下行周期里，價格戰壓低毛利、銷量預期搖擺，資本是否還愿意為“全棧自研”無限續杯，都是壓力。自研芯片如果只服務一家車企、幾款車型，就必須回答一個問題：銷量夠不夠攤薄幾代芯片的試錯成本？

產業史里，類似答案已經出現過很多次。

西門子曾經有自己的半導體部門，上世紀90年代，西門子半導體業務已經不是一個小部門。它做DRAM存儲，也做通信、工業和汽車相關芯片，是歐洲電子工業體系里很重要的一塊能力。

但半導體有兩個麻煩：一是資本開支太重，工藝、產線、研發都要持續砸錢；二是周期波動太狠，尤其DRAM價格一起一落，足以拖累一個大型集團。

所以1999年，西門子把半導體業務分拆成英飛凌。2000年，英飛凌在法蘭克福和紐約上市。

西門子并不是不知道芯片重要，相反，正因為知道芯片是一門長期燒錢、長期迭代、需要服務外部客戶的專業生意，才把它從集團體內放出去，讓它去資本市場找錢，去全球市場找客戶。

后來的英飛凌也沒有一開始就成為今天這個樣子。早期它還背著存儲業務，后來DRAM周期壓力太大，2006年英飛凌把存儲業務剝離成奇夢達；再往后，它又把無線通信相關業務賣給英特爾。

幾輪取舍之后，英飛凌真正沉下來的，是汽車、工業功率、傳感器、安全芯片這些更接近基礎設施的業務。

今天，其背后服務的不是某一家德國主機廠，而是整個德國乃至全球汽車工業鏈：大眾、寶馬、奔馳，以及博世、大陸、采埃孚這樣的Tier 1，都在這個生態里。

飛利浦半導體業務后來成為恩智浦（NXP），NXP的車載網絡、雷達、S32汽車處理器、車規MCU，是全球汽車電子體系的關鍵部件。它也沒有留在體系內自給自足，而是在獨立后服務更多主機廠和Tier 1，把荷蘭和歐洲電子工業的半導體能力，轉化成全球汽車電子的公共能力。

日本則更曲折一些，2003年，日立和三菱電機先把非DRAM半導體業務合并成Renesas Technology；2010年，Renesas Technology又與NEC Electronics合并，形成今天的瑞薩。瑞薩長期是汽車MCU、SoC和R-Car平臺的重要玩家，也嵌在豐田、本田、日產以及Denso、Aisin等主機廠和Tier 1構成的日系汽車電子生態里。

嚴格說，它們不是汽車主機廠直接拆出來的，但它們都來自整機和電子工業巨頭體內。今天，它們反而成了汽車電子和車規芯片世界里的基礎設施公司。

這個歷史給智能汽車行業的提醒是：自研不是終局，分工才常常是終局。

早期供應鏈不成熟時，整機廠把芯片部門放在體內，是合理的。可當產業進入規模化階段，專業分工往往重新占上風。專業公司服務更多客戶，拿到更大出貨，研發成本攤得更薄，產品迭代也更快。

因此，很多車企補的是同一堂課。

前幾年，也有造車新勢力嘗試自研智駕芯片，重點強調數據流架構。這個方向有一定價值，能提高特定模型的效率。但問題是，數據流架構越追求效率，就越依賴對模型和算子的穩定判斷。

而智駕模型恰恰還在快速變化。端到端、多模態、世界模型，模型越來越大，中間數據越來越多，對片上存儲和數據搬運的要求也越來越高。而片上SRAM不是無限的，它貴、占面積、容量受限。今天為某一類模型設計得很高效的架構，兩年后未必還能適應新的模型形態。

這就是車企自研芯片最危險的地方。第一顆芯片做出來，不代表第二顆、第三顆能跟上。非標準化的產品面臨算法、模型等改變時，芯片架構、編譯器、工具鏈一起變化的壓力非常大。

蔚來的神璣芯片是另一個樣本。公開資料顯示，NX9031先在ET9上量產應用；2026年2月，蔚來芯片子公司安徽神璣科技完成首輪超22億元融資。

這個動作背后，是李斌這樣的判斷，“今年下半年，國內汽車零售銷量不會逆勢增長，整個行業要做好全年銷量同比下跌15%到20%的心理準備”“我進入汽車行業這么多年，今年是真正最難的一年”。

蔚來還沒有真正擺脫長期虧損和高研發投入的壓力，卻已經把芯片業務推向融資和外部化。這釋放出一個信號：車企自研芯片想活得長，只服務一家車企遠遠不夠，遲早要被規模、成本和客戶半徑推向外部化。否則，自研芯片很容易從戰略資產變成沉重負擔。李斌已經想明白了這個道理，但其他車企可能還沒醒過來。

當然，預算也是門檻。地平線2025年研發支出為51.54億元，而且服務的是多家車企、數百款車型和整套芯片軟件平臺。單一車企自研芯片的研發預算，很難超過地平線。也很難同時從零開始布局NPU架構、編譯器、工具鏈、車規驗證和生態。

更關鍵的是，這些支出只能被自家車型攤薄，而平臺型芯片公司的研發投入，可以被幾十家客戶、上百款車型共同分攤。

車企要懂智駕，要掌握體驗定義權，但懂不等于全部自己做。很多時候，自研只是把供應商已經交過的學費，換一種方式再交一遍。

03

智駕需要水電煤

分工的大背景下，第三方公司會愈發有價值。更準確地說，這類公司在爭取成為智駕行業的水電煤：做最底層、最穩定、最能被反復調用的基礎設施。

這個規律，在電動化上半場已經發生過一次。

十年前，很多車企也想把電池握在自己手里。電芯、模組、PACK、BMS，看起來都離整車體驗很近，也都關系到成本和安全。但產業真正進入規模化之后，寧德時代這樣的公司反而越來越重要了。

原因類似：動力電池不是一個零部件，而是一整套技術、制造、供應鏈和產能的集合，單一車企很難長期獨自攤薄這些投入。

智能化下半場，也會長出類似的角色。

平臺型公司方面，成績一直名列前茅的地平線，已經成為了一家“芯片+軟件+生態”的智駕科技公司。

這類公司的價值，不只在于提供單顆芯片或單一算法，而在于把底層算力、開發工具鏈、軟件平臺和量產生態整合起來，成為車企智能化轉型過程中的基礎設施。

判斷一家平臺型公司是否真正具備基礎設施屬性，至少要看三層飛輪是否形成。

第一，芯片技術資產。

這其中沉淀最久的是地平線，其征程系列從早期中小算力一路走到征程6，已經有一整套成熟的BPU/NPU架構、異構計算、安全體系。

第二，軟件反饋。

余凱在2026中國汽車重慶論壇上講過一個細節：地平線從中小算力市場走向大算力城區NOA時，突然發現一個問題，征程6P拿出來了，但誰來在這顆芯片上做足夠強的軟件生態？這就是HSD出現的背景。

HSD更像是地平線給自己的芯片造了一個樣板間。

過去芯片公司離真實駕駛體驗很遠，中間隔著主機廠、Tier 1、算法供應商、域控廠商。問題發生在路上，傳回芯片定義環節時，已經被層層轉譯。HSD則把鏈路縮短了，能更快反向進入下一代芯片和工具鏈。

第三，生態適配。

以地平線為例，其此前大量圍繞自身平臺主動開拓生態，已經形成了一張繁榮的汽車產業合作生態。

此外，公開資料顯示，征程6系列初期車企客戶已經包括上汽、大眾集團、比亞迪、理想、廣汽、深藍、北汽、奇瑞、星途、嵐圖等；Tier 1和生態伙伴則包括博世、電裝、立訊、大陸、卓馭、天準科技、輕舟智航、四維圖新等。也就是說，圍繞這顆芯片調試工具鏈、做域控、做算法、做車型量產的，是一整條產業鏈。

智駕行業正在從“一個車型一個定點”的項目邏輯，走向跨車型、跨價格帶的平臺復用。地平線站在更底層的位置，它要做的是把差異做成接口，把一次適配變成下一次復用。

這也是第三方智駕科技公司的護城河。

04

尾聲

順周期里，大家都愿意講自研。

錢多，估值高，銷量預期向上，每家公司都相信自己能把芯片、算法、系統、工具鏈全做一遍。那時候，全棧自研聽起來像護城河。

逆周期里，市場會自己說話。

價格戰壓低毛利，銷量增長放慢，消費者不為單純的算力買單，投資人也不再只聽技術名詞。

此前，地平線余凱曾介紹過，新產業早期，供應商不成熟，主機廠垂直整合很正常，但當專業供應商成熟起來，專業分工會重新變得更有效率。

少數玩家當然可以像蘋果或特斯拉一樣，把垂直整合做成，但對大多數玩家來說，終局大概率是重新找到分工邊界。

英偉達仍然會是重要玩家。它的算力、工具鏈和全球生態，不會因為國產平臺崛起而消失。少數車企也會繼續堅持自研，并且可能跑出成功案例。但對多數車企來說，真正稀缺的不是再造一顆芯片的雄心，而是把智駕功能穩定、快速、低成本地裝進更多車型的能力。