在新能源汽車行業(yè)蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，智能化已成為其核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。而 AI 芯片作為實(shí)現(xiàn)汽車智能化的關(guān)鍵硬件，其選型對(duì)于整車性能、用戶體驗(yàn)以及企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力都有著舉足輕重的影響。本文將深入探討新能源汽車上主流 AI 芯片的選型，從芯片類型、市場(chǎng)格局、各車企的選型策略以及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)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(shè)計(jì)，但因其強(qiáng)大的并行計(jì)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(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、路徑規(guī)劃等任務(wù)都涉及大量的矩陣運(yùn)算，GPU 能夠高效地處理這些任務(wù)。以英偉達(dá)的 GPU 芯片為例，其 CUDA 并行計(jì)算架構(gòu)使其在深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理方面表現(xiàn)出色。在高端智能駕駛車型中，英偉達(dá)的 Drive 系列，如 Drive Orin 芯片，算力高達(dá) 254Tops，為車輛提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力，支持復(fù)雜的自動(dòng)駕駛算法運(yùn)行。

• 接口類型：通常具備 PCle 接口，能夠?qū)崿F(xiàn)高速的數(shù)據(jù)傳輸，滿足 GPU 與其他硬件組件，如存儲(chǔ)設(shè)備、傳感器之間大量數(shù)據(jù)交互的需求。以英偉達(dá) Drive Orin 芯片為例，其 PCle 接口帶寬可達(dá) 64GB/s，保證了數(shù)據(jù)的快速傳輸，確保 GPU 在處理復(fù)雜圖像和算法時(shí)，能及時(shí)獲取所需數(shù)據(jù)。

• 制程工藝：英偉達(dá) 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(nèi)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(yùn)行，提高計(jì)算速度。然而，GPU 的高功耗是其在新能源汽車應(yīng)用中的一大挑戰(zhàn)。新能源汽車的續(xù)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，影響車輛的續(xù)航表現(xiàn)，這也是車企在選型時(shí)需要謹(jǐn)慎權(quán)衡的因素。

FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列）

FPGA 的最大優(yōu)勢(shì)在于其靈活性。硬件工程師可以根據(jù)不同的應(yīng)用需求對(duì)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(yàn)證階段具有獨(dú)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(tǒng)，快速驗(yàn)證新算法的可行性。例如，一些初創(chuàng)的自動(dòng)駕駛公司在開發(fā)初期會(huì)選擇 FPGA 來(lái)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的自動(dòng)駕駛功能，如車道保持、自適應(yīng)巡航等。

• 接口類型：常見的接口有 SPI、I2C 等，這些接口適用于與低速外設(shè)進(jìn)行通信，方便對(duì) 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(shù)據(jù)傳輸，滿足一些對(duì)數(shù)據(jù)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(jì)算能力和更低的功耗。但是，F(xiàn)PGA 的計(jì)算效率相對(duì) ASIC 較低，并且在量產(chǎn)時(shí)成本較高，這限制了它在大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用中的普及。像賽靈思的 Virtex 系列 FPGA，雖具備強(qiáng)大的可定制性，但在面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理時(shí)，效率不及專用的 ASIC 芯片。

ASIC（專用集成電路）

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

• 接口類型：ASIC 芯片的接口根據(jù)其具體應(yīng)用場(chǎng)景和設(shè)計(jì)需求而定，例如針對(duì)自動(dòng)駕駛場(chǎng)景的 ASIC 芯片，可能會(huì)配備專門的高速接口用于連接攝像頭、雷達(dá)等傳感器，確保傳感器數(shù)據(jù)能夠快速準(zhǔn)確地傳輸?shù)叫酒羞M(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(shè)計(jì)和晶體管布局，ASIC 芯片能夠在較低的功耗下實(shí)現(xiàn)高效的計(jì)算。ASIC 芯片在大規(guī)模生產(chǎn)后成本可控，非常適合汽車這種對(duì)成本敏感的大規(guī)模應(yīng)用場(chǎng)景。然而，ASIC 芯片的研發(fā)周期長(zhǎng)，前期需要投入大量的人力、物力和財(cái)力，而且一旦設(shè)計(jì)完成，后期修改的難度極大，這就要求研發(fā)團(tuán)隊(duì)對(duì)市場(chǎng)需求和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)有準(zhǔn)確的預(yù)判。

新能源汽車 AI 芯片市場(chǎng)格局

目前，新能源汽車 AI 芯片市場(chǎng)呈現(xiàn)出多元化的競(jìng)爭(zhēng)格局。英偉達(dá)憑借其在 GPU 領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，在高端智能駕駛芯片市場(chǎng)占據(jù)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(tǒng)，為車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(dú)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(xiàn)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(shì)，進(jìn)一步增強(qiáng)了產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

國(guó)內(nèi)的華為、地平線等企業(yè)也在積極布局新能源汽車 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(dú)特優(yōu)勢(shì)，雖然華為不直接造車，但通過(guò)與眾多車企合作，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(guó)產(chǎn)新能源汽車上得到應(yīng)用。地平線的征程系列芯片則以高性價(jià)比著稱，征程 5 芯片算力達(dá)到 128Tops，在中低端新能源汽車市場(chǎng)具有較高的市場(chǎng)份額，為國(guó)內(nèi)眾多車企提供了本地化的芯片解決方案。

各車企主力車型芯片選型策略及案例分析

特斯拉

特斯拉以其強(qiáng)大的芯片研發(fā)實(shí)力，始終堅(jiān)持自研芯片的路線。其 FSD 芯片已經(jīng)成為特斯拉車型自動(dòng)駕駛的核心大腦。目前正在研發(fā)的 AI5 芯片預(yù)計(jì)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(yù)計(jì)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(dá)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(xù)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(xù)發(fā)力。蔚來(lái)注重用戶體驗(yàn)和品牌形象，在芯片選型上，一方面會(huì)考慮與現(xiàn)有智能駕駛系統(tǒng)的兼容性，另一方面也在積極探索更高算力芯片的應(yīng)用，以滿足未來(lái)自動(dòng)駕駛功能不斷升級(jí)的需求。例如，蔚來(lái) ES6 搭載英偉達(dá) Drive Orin X 芯片，配合其智能駕駛算法，實(shí)現(xiàn)了較為先進(jìn)的輔助駕駛功能 。在未來(lái)車型規(guī)劃中，蔚來(lái)有望引入算力更強(qiáng)的芯片，如英偉達(dá)下一代的 Thor 芯片，提升車輛在復(fù)雜路況下的自動(dòng)駕駛能力，為用戶提供更加安全、便捷的出行體驗(yàn)。

小鵬

小鵬此前算力約為 2.5E，計(jì)劃年底前達(dá)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(jìng)爭(zhēng)力之一，在芯片選型上緊跟算力提升的趨勢(shì)。通過(guò)不斷升級(jí)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，使車輛在城市道路中能夠?qū)崿F(xiàn)更智能的導(dǎo)航輔助駕駛，提升用戶的駕駛體驗(yàn)。小鵬 G9 搭載英偉達(dá) Drive Orin X 芯片，強(qiáng)大的算力為其智能駕駛功能提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

理想

理想通過(guò)收購(gòu)英偉達(dá)算力卡，智駕訓(xùn)練算力達(dá)到 5.39E。理想在芯片選型上，充分利用英偉達(dá)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(nèi)實(shí)現(xiàn)智能駕駛功能的升級(jí)，為用戶提供更高級(jí)別的輔助駕駛功能，如高速 NOA（Navigate on Autopilot）功能，提升用戶在高速公路上的駕駛便利性和安全性。理想 L9 搭載英偉達(dá) Drive Orin X 芯片，配合理想 AD Max 智能駕駛系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了高速和城市快速路的智能輔助駕駛。

華為

華為雖不造車，但其智能汽車解決方案深度賦能車企。其昇騰芯片憑借強(qiáng)大算力和先進(jìn)的 AI 算法處理能力，為合作車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(xiàn)高精度的環(huán)境感知與決策，如對(duì)復(fù)雜路況和交通標(biāo)識(shí)的快速識(shí)別與響應(yīng)。在智能座艙領(lǐng)域，昇騰芯片驅(qū)動(dòng)多模態(tài)交互系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音、手勢(shì)等自然交互方式的高效處理，提升用戶與車輛的交互體驗(yàn)。眾多車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領(lǐng)域的全方位技術(shù)優(yōu)勢(shì)和創(chuàng)新能力，推動(dòng)智能汽車的智能化進(jìn)程。

比亞迪

比亞迪作為新能源汽車行業(yè)的領(lǐng)軍者，在芯片選型上注重自主研發(fā)與合作相結(jié)合。在部分車型中，比亞迪采用了自研的車規(guī)級(jí)芯片，確保關(guān)鍵技術(shù)的自主可控，在成本控制和供應(yīng)鏈穩(wěn)定性上具有優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，對(duì)于一些高端智能駕駛功能，比亞迪也與英偉達(dá)等芯片廠商合作，引入高性能芯片，如英偉達(dá) Orin 系列。例如在其最新款的高端電動(dòng) SUV 車型中，搭載英偉達(dá) Orin X 芯片，算力高達(dá) 254Tops，配合比亞迪自研的智能駕駛算法，實(shí)現(xiàn)了高級(jí)別的輔助駕駛功能，包括智能領(lǐng)航輔助、自動(dòng)泊車等，提升了車輛的智能化水平和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

吉利

吉利在芯片選型上采取多元化策略，根據(jù)不同車型定位和市場(chǎng)需求選擇合適的芯片。在中低端車型中，吉利選用地平線征程系列芯片，以高性價(jià)比滿足基礎(chǔ)智能駕駛功能需求，如自適應(yīng)巡航、車道偏離預(yù)警等。而在高端車型上，吉利與高通合作，采用高通驍龍 8155 芯片用于智能座艙，為用戶帶來(lái)流暢的交互體驗(yàn)，同時(shí)搭配英偉達(dá) Drive Orin 芯片用于智能駕駛，實(shí)現(xiàn)更高級(jí)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(fèi)層次的用戶，提升了產(chǎn)品的市場(chǎng)適應(yīng)性。

極氪

極氪作為新興的新能源汽車品牌，在芯片選型上追求極致性能。其主力車型極氪 001 搭載了英偉達(dá) Drive Orin X 芯片，擁有強(qiáng)大的算力，配合極氪自主研發(fā)的智能駕駛軟件，實(shí)現(xiàn)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，為用戶提供流暢的車機(jī)交互體驗(yàn)，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(shù)據(jù)輸入，極大提升視覺(jué)感知數(shù)據(jù)的支持能力，更好地支持各類復(fù)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(yàn)的消費(fèi)者。

零度

暫未獲取到零度在新能源汽車領(lǐng)域有銷量靠前的產(chǎn)品及相關(guān)芯片選型信息。若后續(xù)有新的發(fā)展動(dòng)態(tài)，其芯片選型策略可能會(huì)根據(jù)自身產(chǎn)品定位和技術(shù)路線進(jìn)行規(guī)劃，或許會(huì)在成本控制、算力需求和功能實(shí)現(xiàn)等方面進(jìn)行權(quán)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(biāo)，直接決定了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)處理復(fù)雜算法和海量數(shù)據(jù)的能力。隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)從 L2 向 L3、L4 甚至更高等級(jí)發(fā)展，對(duì)算力的需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。例如，在 L2 級(jí)自動(dòng)駕駛中，車輛主要依靠一些簡(jiǎn)單的傳感器和低算力芯片實(shí)現(xiàn)基本的輔助駕駛功能；而在 L4 級(jí)自動(dòng)駕駛中，車輛需要處理來(lái)自多個(gè)攝像頭、雷達(dá)等傳感器的海量數(shù)據(jù)，進(jìn)行復(fù)雜的環(huán)境感知、決策規(guī)劃等任務(wù)，這就需要芯片具備強(qiáng)大的算力支持。

功耗限制

對(duì)于新能源汽車而言，功耗直接影響續(xù)航里程。在保證芯片算力滿足需求的前提下，降低功耗是芯片選型的重要考量因素。低功耗芯片設(shè)計(jì)能夠減少車輛能耗，提升整體續(xù)航表現(xiàn)。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(shè)計(jì)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，更適合新能源汽車的應(yīng)用場(chǎng)景。

成本控制

汽車作為大規(guī)模生產(chǎn)的消費(fèi)品，成本控制至關(guān)重要。芯片成本在整車成本中占據(jù)一定比例，因此車企在選型時(shí)會(huì)綜合考慮芯片的性能和成本。對(duì)于一些中低端車型，車企可能會(huì)選擇性價(jià)比更高的芯片，以平衡成本和性能；而對(duì)于高端車型，車企可能會(huì)更注重芯片的性能，適當(dāng)放寬對(duì)成本的限制。

兼容性與擴(kuò)展性

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

未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)展望

隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步和新能源汽車市場(chǎng)的持續(xù)增長(zhǎng)，AI 芯片在新能源汽車中的應(yīng)用將更加廣泛和深入。未來(lái)，AI 芯片將朝著更高算力、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(gòu)計(jì)算將成為主流趨勢(shì)，即通過(guò)將 GPU、FPGA、ASIC 等不同類型的芯片進(jìn)行組合，發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)更高效的計(jì)算。

此外，隨著車路協(xié)同技術(shù)的發(fā)展，汽車與外界環(huán)境的信息交互將更加頻繁，這也對(duì)芯片的通信能力和數(shù)據(jù)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內(nèi)傳感器的數(shù)據(jù)，還要能夠快速處理來(lái)自云端和其他車輛的信息，實(shí)現(xiàn)更智能、更安全的自動(dòng)駕駛。

總之，新能源汽車 AI 芯片的選型是一個(gè)復(fù)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(xí)和掌握新的技術(shù)知識(shí)，為新能源汽車的智能化發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的硬件支持。