摘要
过去几年，汽车行业有一个越来越明显的变化：车企开始亲自下场造芯片。 特斯拉有 FSD 已迭代至第五代；蔚来推出神玑 NX9031；小鹏自研 AI 图灵芯片；理想造了马赫 M100；比亚迪、吉利、Momenta 也被频繁点名。 表面上看，这是一场「去英伟达化」的运动。 但如果只看到这一层，就太浅了。 真正的问题是：自动驾驶模型本身，已经开始变了。 从 CNN，到 Transformer，再到 DiT 与世界模型，模型范式在切换，而旧时代的芯片逻辑，未必还能接住下一代自动驾驶。 这才是车企重新造芯片的真正原因。 01 不是省钱，是抢控制权 自研还是外采，表面是商业决策，骨子里是对技术路线的判断。 自研或外采取决于车厂对自动驾驶路线的判断，芯片研发周期比较长。 从完整定义设计目标到芯片上量产车型，中间需要 2-4 年。海外厂家更长，可能是 3-5 年。 这意味着芯片厂家在今天落笔，押注的其实是 5-8 年后的技术走向。 预测错了，要么芯片生命周期大幅缩短，要么干脆没人用。 做汽车数字类芯片，赌性确实很大。 车企自研芯片，某种意义上是在说：我比供应商更清楚自己五年后要跑什么模型。 5 纳米甚至 3 纳米，一次性工程费用加对外采购 IP 高达数亿人民币。一次性工程费用加 IP 授权，动辄数亿人民币。 出货量不够，账面上一定是亏的。但这笔钱可以进整体研发成本，还能拉高市值、强化科技品牌。 账算到最后，商业逻辑是通的。 技术门槛方面，随着 IP 生态成熟、EDA 工具链完善，以及索喜这类专门服务车厂定制芯片的中间商涌现，工程难度正在快速下降。 真正难的部分，已经转移到软件栈、编译器和长期模型适配上，这恰恰是芯片供应商最难替你定制的部分。 02 模型变了， 芯片的逻辑也得变 先搞清楚现在的自动驾驶，在跑什么模型。 目前自动驾驶路线有三条。 一是分段端到端，大多数厂家的选择，典型代表是 Uni-AD，总参数一般不超过 5 亿。 二是VLA 路线，视觉-语言-行动模型，加扩散动作专家或 MLP，融合世界模型提高推理效率，VLA 通常是 MoE 架构，参数一般在 20—70 亿。 三是世界模型加扩散动作专家，目前还没有量产上车的案例，要等的时间可能比想象中更长。