為大模型而造。

文丨李安琪

編輯丨龔方毅

《晚點 Auto》獨家獲悉，智能駕駛解決方案提供商地平線正在籌備下一代智駕芯片征程 7（J7）系列，最高性能版本 J7P 目標(biāo)算力將大幅超越英偉達 Thor-X ，計劃 2027 年量產(chǎn)。與當(dāng)前主力產(chǎn)品 J6 類似，J7 也會維持家族化產(chǎn)品形態(tài)。

與此同時，我們還獲悉，地平線面向艙駕一體的新芯片產(chǎn)品名為 “星空”，支持座艙大模型本地化，計劃今年 4 月發(fā)布并在年內(nèi)量產(chǎn)。

我們從接近地平線的人士處了解到，不同于研發(fā) J6 系列時由芯片團隊主導(dǎo)，J7 的產(chǎn)品規(guī)劃更大程度來自算法團隊，由地平線副總裁兼首席架構(gòu)師蘇箐帶領(lǐng)。此外，地平線還曾向智駕軟件生態(tài)公司調(diào)研算力需求。“從算法團隊視角出發(fā)，能更好梳理算力需求，芯片設(shè)計思路會更清晰。”

算法團隊主導(dǎo)芯片定義，是地平線從芯片供應(yīng)商向整合方案商更靠攏的一步。與此同時，我們也從不同信源處確認(rèn)了定義地平線 J6 家族產(chǎn)品的芯片研發(fā)負(fù)責(zé)人陳鵬即將離職。

地平線 CEO 余凱去年 12 月預(yù)告征程 7 將采用地平線第四代 BPU 架構(gòu) “黎曼”（Riemann），希望通向終極人工智能，也全面對標(biāo)特斯拉 AI5 芯片。同期，其與大眾汽車合資公司酷睿程宣布，雙方聯(lián)合打造的 C7H 芯片同樣基于黎曼架構(gòu)，基于 J7 打造，使用 3-4 nm 工藝，單顆芯片 AI 算力 500-700 TOPS。

車端模型正在快速演進，參數(shù)變得越來越大，從數(shù)百萬向數(shù)十億級別擴張。有資深智駕產(chǎn)品人士認(rèn)為，如今規(guī)劃下一代高端智駕芯片，重點不單是繼續(xù)拉高算力，更要原生適配一段式端到端、 VLA 大模型等新算法模型。但由于車端芯片的研發(fā)周期遠(yuǎn)慢于模型迭代速度，有位車企技術(shù)負(fù)責(zé)人告訴我們，當(dāng)前一代芯片只能支撐智駕模型繼續(xù)演進 2-3 年，必須保持智駕芯片的換代節(jié)奏。

一款針對車端智駕、 AI 芯片從定義、設(shè)計、流片到量產(chǎn)通常需要 3-4 年。當(dāng)下主流的高端智駕芯片多數(shù)在 2020-2021 年前后定義或研發(fā)，2025 年陸續(xù)上車，主要面向模塊化算法和早期端到端模型。今天設(shè)計的芯片，需要為未來 2-3 年的模型演進預(yù)留空間。

根據(jù)各家公開信息，英偉達主流高端智駕芯片 Thor X 理論算力為 1000 TOPS；蔚來自研神璣 NX9031 被官方描述為 “一顆頂四顆 Orin-X”，按 Orin-X 單顆 254 TOPS 估算，達到 1000 TOPS ；小鵬、理想更強調(diào) “有效算力”，小鵬圖靈 AI 單顆芯片有效算力為 750 TOPS，理想馬赫 100 單顆芯片效算力達 1280 TOPS。

不過這些數(shù)字不能簡單對比。英偉達給的是特定精度下的理論峰值，蔚來更多使用相對性能表述，小鵬和理想則更強調(diào)實際部署的有效算力。

據(jù)我們與多位智駕、芯片行業(yè)人士交流，當(dāng)前多數(shù)車端芯片的實際瓶頸并不只在理論算力，內(nèi)存帶寬、數(shù)據(jù)搬運效率、推理精度，都可能限制車端模型的體量。有智駕行業(yè)人士告訴我們，如果芯片帶寬不足、模型又太大，可能根本無法部署；即便勉強部署，推理鏈路也可能很慢，模型會表現(xiàn)得遲鈍。

超過 1000 TOPS 可能僅僅摸到下一代車端大模型的門檻。余凱曾表示兩三年后可能出現(xiàn) L3 級自動駕駛，屆時算力需要 500-1000 TOPS ；L4 級自動駕駛實現(xiàn)要到 2030 年，算力需達 2000 TOPS。

此前，特斯拉 CEO 馬斯克在社交媒體稱，AI5 芯片即將完成流片，預(yù)計 2027 年量產(chǎn)，團隊也已開始研發(fā) AI6。曾有媒體引用供應(yīng)鏈的信息預(yù)計，AI5 芯片算力為 2000-2500 TOPS。

2025 年 9 月，華為智駕產(chǎn)品線總裁李文廣曾公開表示，從 L2 到 L4 可能要增加 3-5 倍的投入，車端算力需要從幾百 TOPS 提升到 1500-2000TOPS，云端算力資源需從幾十 EFLOPS 增長到近 200 EFLOPS，年租用算力成本從幾十億元到超百億元。

不過，在 “卷” 算力之外，行業(yè)同樣要解決一個更現(xiàn)實的問題：如何把更大的模型，更穩(wěn)定、更高效地部署進量產(chǎn)車。小鵬的想法是把芯片、編譯器和模型一起優(yōu)化；理想也提出，要通過芯片與算法協(xié)同研發(fā)，提升算法在芯片上的運行效率。在智駕模型尚未徹底拉開代差、芯片又處在相近技術(shù)代際的情況下，更深入的軟硬件一體優(yōu)化、對實際算力更高的利用效率，可能比單純提升峰值算力更重要，也可能讓車企智駕、芯片公司在智駕體驗上勝出。

這是地平線面臨的競爭壓力：它試圖將更多車企變成客戶時，也有一部分客戶正變成它的競爭對手。對地平線而言，進入下一代研發(fā)之前，把握產(chǎn)品的量產(chǎn)節(jié)奏仍然重要。去年，地平線主要量產(chǎn)中低檔算力的 J6B/E/M 產(chǎn)品；面向高階智駕場景的 J6P，以及地平線自研的智駕模型 HSD 仍在量產(chǎn)爬坡階段，今年才開始在奇瑞、長安等車企項目上推進更大規(guī)模落地。完成規(guī)模出貨、維持生態(tài)和現(xiàn)金流，是智駕芯片公司繞不開的現(xiàn)實。下一代平臺要提前投入，但當(dāng)前平臺也必須先活下來。

題圖來源：地平線官方