AI芯片：智能汽车时代“新基建”
小鹏汽车的一则招聘启事，意外揭开汽车智能化竞赛的“冰山一角”。3月13日，其官方公众号发布《为AI“注入”芯力量|小鹏汽车图灵芯片团队寻找有“芯”人》，面向芯片研发领域开放42个岗位，涵盖结构设计、算法开发等关键环节。
随着高阶智驾和智能座舱落地，汽车对AI芯片的需求也越来越迫切。而能否在AI芯片上获得主动权，成为下一轮智能化竞争中抢占高地的重要因素。
AI芯片竞速赛“鸣枪起跑”
公众号发布招聘启事的几天后，小鹏汽车董事长何小鹏在公司2024年四季度业绩说明会上侧面证实了这一消息。他表示，小鹏汽车今年将规模化量产自研的图灵芯片，目前进展顺利，该款芯片将应用于飞行汽车和能源集成系统，并支持全球化全场景快速部署。
何小鹏认为，图灵芯片叠加全栈软硬件资源，可充分发挥端侧的优势，其模型架构不仅领先行业一代，部署至车端的有效参数规模也将高出行业数十倍，这将使小鹏汽车与竞争对手拉开显著差距。
种种迹象表明，AI芯片已成为汽车智能化竞争的下一个战略高地。近一两年来，长城、吉利等车企陆续发布自研芯片。2024年9月，长城汽车董事长魏建军宣布自主研发的紫荆M100芯片已成功点亮；同年10月，吉利旗下芯擎科技推出首款7nm全场景高阶自动驾驶芯片“星辰一号”。理想汽车也被曝出正自研两款芯片：用于智能驾驶的AI推理芯片和驱动电机控制器的SiC功率芯片。
国际巨头同样不甘示弱。自研芯片始终是特斯拉自动驾驶方案的基石，其FSD系统通过神经网络实现复杂路况决策，单日仿真测试里程达3500万公里，对AI芯片的性能与响应速度提出更高要求。
上游供应商的芯片竞争进入白热化阶段，尤其是在算力领域。英伟达下一代自动驾驶芯片Thor-Super算力可达2000TOPS，支持L4自动驾驶的Thor-X算力为1000TOPS，Thor-S则为700TOPS。黑芝麻智能2024年底推出的华山A2000家族芯片专为AI模型设计，最高算力相当于4颗行业旗舰芯片，突破千级TOPS水平。地平线2024年4月推出的征程6系列覆盖低中高阶智驾，旗舰产品征程6P的AI算力达560TOPS，约为征程5（128TOPS）的4.4倍，Orin-X的两倍。华为对算力持相对克制态度，其200TOPS的稠密算力设计，使芯片在处理智驾等复杂任务时效率更高、性能更优，且能通过软硬协同进一步释放效能。
车企与供应商争相布局芯片，这场竞赛的本质是争夺“汽车大脑”的定义权——芯片不仅是算力载体，更是生态入口。
AI书写汽车智能化进程
AI芯片作为新兴产业领域，其定义尚未形成共识。百度百科将其解释为“专门处理人工智能计算任务的模块”，但此类泛泛的表述往往令普通读者难以理解其本质特征。
某智能芯片企业相关负责人刘华（化名）告诉记者，AI芯片是为人工智能任务（如智能驾驶、机器学习、深度学习推理）专门设计的处理器，是当前智能汽车实现环境感知、决策规划的核心技术底座。智能驾驶AI芯片的核心特征包括专用的计算架构、高能效比、多模态支持和灵活可扩展性。
可以说，AI芯片就像“黑匣子”，包含复杂的架构与算法，核心在于处理矩阵乘法和加法运算。最重要的性能指标是算力与带宽：算力决定数据计算速度，带宽决定每秒可访问的数据量。
据了解，汽车智能化对AI芯片提出了多维度的严苛要求。以L4自动驾驶为例，其每日产生的海量数据远超传统MCU的处理能力；算法方面，Transformer架构使模型参数量从百万级（Mobileye EyeQ4）跃升至千亿级（特斯拉FSD V12），算力需求呈指数级增长。因此，大算力、先进制程的芯片成为市场焦点。
当前，AI芯片行业呈现“三螺旋”特征：算力方面，以英伟达Orin、特斯拉FSD等为代表，已突破200TOPS，甚至逐渐走向千级算力；算法方面，DeepSeek等大模型提供经济型替代方案；数据方面，日处理量达PB级，推动芯片架构迭代。
国家新能源汽车技术创新中心总经理、中国汽车芯片产业创新战略联盟秘书长原诚寅指出，目前对于AI芯片的要求主要在于处理能力、网络通讯能力以及安全性等。
记者还了解到，AI芯片的核心要求包括复杂场景处理能力、低延迟响应、低功耗及多域任务协同。例如，高阶智驾需实时融合多传感器数据并生成环境模型，这对算力和并行计算架构提出很高要求；智能座舱与智驾的融合趋势则推动“舱驾一体”发展，博世、德赛西威等供应商已推出相关解决方案。
原诚寅强调，算力、算法与数据是AI芯片的3大核心要素，三者需互补平衡：“若数据与算法足够优秀，算力不足仍可通过优化弥补。但理想情况下，企业仍需追求全面最优。”
尽管大算力芯片逐渐走向成熟，国产替代不断加速，但行业仍面临瓶颈，包括：先进制程欠缺，仍依赖台积电代工，存在供应链风险；安全验证不足，AI算法的动态特性难以通过传统功能安全标准（如IEC 61508）验证，需硬件与算法协同优化；高算力芯片功耗仍较高，如部分自动驾驶域控芯片功耗超过100W，影响整车续驶。这些问题都亟需攻克破解。
AI芯片重构汽车产业基因
在刘华看来，AI芯片是汽车智能化下一步的关键抓手。他告诉记者，DeepSeek等多模态大模型在智能座舱、智能驾驶等领域的应用落地，推动用户体验升级的同时，也反向助力AI芯片技术的发展。首先，对算力的需求增加，大模型需要更强的算力支持，推动AI芯片向更高性能发展。其次，推动技术加速融合，AI芯片需要支持多种传感器融合和复杂算法。再次，加快市场扩展，大模型的应用场景不断拓展，为AI芯片市场带来新的增长点。“我们也正与多家车企及算法公司合作，探索大模型与车规级芯片的深度融合，为行业提供‘高算力+高能效’的底层支持。”刘华介绍称。
如今，AI芯片的应用已从自动驾驶扩展至智能座舱、车联网（V2X）及能源管理领域，并可同时支持智能驾驶、机器人及飞行汽车，实现“一芯多用”。此前，黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣就表示，A2000家族芯片在面向高阶智驾的同时，也支持具身智能等大模型场景拓展，而机器人产业链与汽车生态的高度重叠，为芯片企业开辟了新增长曲线。
随着“全民智驾”概念打响，智能驾驶技术向中低端车型普及已是不可阻挡的趋势。刘华认为，随着高阶智驾技术落地，智驾芯片的发展和技术迭代将进一步加快。一方面是功能整合维度的创新，将汽车内部的座舱域、驾驶域、车身域、网关域等多个域集成到一颗芯片上；另一方面是性能提升维度的创新，芯片将以更强性能、更高算力赋能智能驾驶。
AI芯片方兴未艾，不过原诚寅还是提醒行业保持理性：“AI芯片是竞争关键，但非惟一。”他表示，芯片研发成本高昂，多数企业仍处于亏损状态，车企自研需解决两大问题：专业人才储备与商业闭环可行性。“即便芯片可应用于低空经济或机器人领域，这些场景的销量能否支撑千万级芯片需求仍是未知数。”原诚寅直言。
除了自研，车企还可以选择把专业的事交给专业的人，在初期就与芯片企业深度合作。“虽然对于芯片企业来说，很难做到一款车研发一款芯片，但若是车企与芯片企业在研发端就进入深度合作模式，可以有效降低试错成本并提升产品适配性。”原诚寅认为这是性价比较高的方案。
当前，AI芯片虽已部分满足汽车智能化需求，但在极端场景处理、能效比及供应链安全等方面仍需突破和完善。未来，技术将向高集成度、低功耗、多域融合演进，国产化与生态协同成为竞争关键。随着L4/L5自动驾驶及飞行汽车等场景落地，芯片产业将迎来新一轮增长，车企与芯片厂商的深度绑定或成为常态。
刘华表示，车企出于对技术自主性和差异化竞争的追求自研芯片无可非议，但芯片研发资金投入巨大，需要足够的装车量以摊薄成本。“我们认为专业化分工与开放协作是行业效率最优解，车企可以聚焦核心能力，通过与上游供应商建立灵活的合作模式，综合降低成本。”他对记者说。
