更深刻了解汽车产业变革
出品： 电动星球
作者：毓肥
一年一度 CES，又是智能汽车集中爆发的舞台。
2025 年的 CES 看点一样丰富，中国车企则继续争夺智能汽车发展的风向：
小鹏第一次将陆地母舰搬到美国；极氪宣布了智舱、智驾、超充和车型的全面出海计划；长城带来了旗下摩托品牌的首款车型，并且将高阶智驾版蓝山带到海外市场。
但北京时间 10 点半开场的英伟达发布会，将全球科技流量卷进黄仁勋漩涡。
除了在禁售背景下发布的 RTX50 系显卡，站在智能汽车角度我们更关心的，是这张与以往有本质区别的 PPT：
回到 2022 年 CES Orin 发布之初，同样介绍英伟达汽车朋友圈的 PPT，大概是这样：
小鹏汽车和蔚来汽车，这两家英伟达汽车芯片领域最早，也是非常深度合作的伙伴，2025 年「缺席」了 CES 专场发布会的「最佳拍档」环节。
另一方面，则是小鹏和蔚来，正好是目前唯二正式发布面向 L3，甚至 L4 时代自研智驾芯片的汽车企业。
今天的同一场发布会上，黄仁勋正式掏出了量产版 Thor 的方案。
此后两三年内，Thor 将成为高端智驾的硬件代名词。但伴随着两家核心合作伙伴的「缺席」，舆论圈对英伟达的「一统智驾江山」，又有了更多疑问。
今天我们的话题，就从「伙伴」开始。
三位老朋友
想要把蔚来、小鹏、英伟达三者间的故事讲清楚，我们得拉上马斯克。
2016 年 7 月，由于对自动驾驶宣传方式的分歧，特斯拉与 Mobileye 解除了合作关系。
但必须有新的方案承载马斯克的自动驾驶梦，于是他与老朋友黄仁勋一拍即合，仅仅三个月后，特斯拉 Autopilot 硬件 2.0 来了。
硬件 2.0 基于英伟达第二代车规级自动驾驶芯片 PX 2 打造，深度学习算力为 12TOPS——大概是网传 Thor 标准版 750T 的六十二分之一。
后来的故事我们都知道了，即使到了第四，甚至第五代 Autopilot 硬件，特斯拉依然走在自动驾驶的全球量产之路上。
回到 2016 年，马斯克除了引入英伟达，还做了另外一件事：筹备自研芯片。
伴随着「硅仙人」Jim Keller 的加入，2019 年 4 月 Autonomous Day 上，特斯拉用 FSD Chip，正式开启了车端智驾芯片的垂直整合进程。
同样的合作-自研轨迹，也发生在后来的蔚来和小鹏身上。
2019 年 11 月 2 日广州车展上，小鹏 P7 正式开启预售，这也是第一款量产英伟达 Xavier 芯片的电动汽车。
Xavier 是 PX 2 的正统续作，深度学习算力 30T，大概是 Thor 标准版的二十五分之一。
从 2020 年到 2022 年，我们先后在搭载 Xavier 的小鹏车型上，体验到记忆泊车-高速领航-纯规则高精地图城市领航的智驾发展。
有了 Xavier 的经验积累，Orin 时代即使已经百舸竞渡，但小鹏 XNGP 一直维持在第一梯队的语境中。
然而 2024 年，何小鹏依然成为了第三位告别英伟达的老朋友。图灵自研芯片的登场，意味着未来小鹏汽车的 AI 天花板，将由自研团队承担重任。
特斯拉和小鹏之间，按时间顺序排的第二位，是蔚来。
2021 年，蔚来 ET7 承载着「Design for AD」的概念登场，犄角摄像头、激光雷达以及 Orin 芯片的首发，都代表了 2022-2024 年的智驾竞争主旋律。
更重要的，是四颗 Orin X 芯片的阵列，即使放在 Thor 山雨欲来的当下，纸面参数也有 1016TOPS 算力——当然实际应用方式更像 2+1+1，这个又是另一个话题了。
2023 年，李斌曾表示蔚来一年花费 3 亿美元采购 Orin，占据英伟达当年出货量的 46%。
同年的一场交流会上，蔚来汽车数字产品体验部负责人朱太平曾告诉电动星球，蔚来和英伟达、高通，在智能硬件的集成和开发上，都有非常长期、早期且深入的合作经验。
也同样是 2023 年，蔚来的自研芯片计划逐步披露。
2023 年首届 NIO IN 全栈技术日上，李斌发布了蔚来芯片团队第一款作品：激光雷达处理芯片「杨戬」。3 个月后的 2023 NIO Day，蔚来首款 5 纳米车规级智驾芯片「神玑」发布。
上面提到的三家车企，都是英伟达的「老朋友」，在 Drive 系列芯片的量产历程中各自扮演了重要的角色，却也最终各自走上了自研智驾芯片的道路。
为什么？
握住 AI 时代的命脉
更显而易见的答案是成本。
2023 NIO IN 发布会后采访中，李斌表示刚发布的「杨戬」激光雷达数据处理芯片，可以使单车激光雷达的采购成本降低数百元，「一年左右（的销量）就可以收回（研发）成本」。
类似的解释，也出现在针对神玑芯片成本的提问上，李斌解释称单颗自研芯片的成本会逐渐下降，但采购的成本相对高，只是研发换毛利的过程相对慢。
而比起成本，对新车企的长期成长来说，更重要的是自主。
2024 年 8 月 27 日的发布会后，何小鹏接受采访时这样回答自研图灵芯片的重要性：
「...将来立志在 AI 层面有所作为的公司，可能都会有非通用的芯片，也就是去做自己的专有 AI 芯片。」
三个月后另一场发布会上，何小鹏表示，图灵芯片是小鹏汽车专门为车端大模型、云端大模型定制的 AI 芯片，「专有能力上达到，甚至超过了我们现在使用的三颗芯片的能力」。
类似的表达，再往前数一年的李斌说过：「神玑 NX9031 芯片一颗顶四颗」。
更鲜明的对比，则是此前一直作为纯视觉方案标杆的特斯拉硬件 3.0，稠密算力「仅为」144TOPS，这是一个营销上并不性感的数字。
但特斯拉 FSD 可能是目前传播效果最好的智能驾驶产品。
专有、定制带来的「算力得房率」，在李斌何小鹏马斯克看来，比通用芯片方案短期内较快的上车速度重要得多。
算力的定制化，某种程度上对应着上一个百年，汽车工业的发动机自有权。有了发动机制高点，车企可以生产各种各样的交通工具——如今的车企，则以算力塑造不一样的前景。
在新车企手中，算力不仅驱动智能汽车，更驱动着各自掌握的 AI 大模型，甚至是衍生的具身智能产品。
2022 年 10 月 1 日，特斯拉截至目前最后一届 AI Day，同时也是 Optimus 机器人原型机首次亮相。
马斯克说过「当你能解决自动驾驶，你就能解决现实世界中的人工智能」——他是这么说的，也是这么做的。
比如 Optimus 原型机的大脑，就是初代 FSD Chip；比如借鉴汽车碰撞模拟软件，给 Optimus 编写「跌倒测试」软件；比如同样将减少线束长度、中央域控、大规模生产的汽车经验，搬到 Optimus 量产过程。
两年后的何小鹏，则表示图灵芯片会同步部署在小鹏汇天的飞行器、小鹏汽车 AI 机器人内。
「动力团队除了做汽车动力，还在做机器人动力；自动驾驶不光做全球（汽车）的自动驾驶，还要做机器人的自动驾驶」，何小鹏这样总结 AI 时代团队的跨界赋能。
并不是所有车企都会成为 AI 公司，但正在有更多车企探索成为 AI 公司的可能性。
AI 和自动驾驶时代，英伟达成为最大的获益者之一。而它最早，也是更深厚的三位「老朋友」相继走向自研芯片，其实并不意味着英伟达与 OEM 的分歧。
譬如何小鹏也提到，希望用英伟达芯片和自研芯片共同构成产品体系；譬如英伟达依然是全球最大训练芯片供应商，马斯克除了 DOJO，也依然需要 H100 和 B200。
但也正是百花齐放的 AI 路线，才让这个人机共存的时代变得更具想象空间。
（完）
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