独家丨理想自研智驾芯片上车路测,部分计算性能超英伟达 Thor-U
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2025-08-29 11:02:13
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来源:市场资讯

(来源:晚点LatePost)

文丨赵宇

编辑丨龚方毅

我们独家获悉,理想汽车自研智驾芯片 M100 于今年一季度样片回片,迈过量产前的关键阶段。随后,M100 在两周内完成功能测试和性能测试,后续通过理想研发人员的压力测试。目前,M100 已经小批量上样车做道路测试。

据我们了解,在处理不同类型的计算任务时,M100 表现出特定的性能特点:如在运行大语言模型(LLM, Large Language Model)的计算任务时,1 颗 M100 所能提供的有效算力与 2 颗英伟达 Thor-U 大致相当;而在处理卷积神经网络(CNN, Convolutional Neural Network)相关的传统视觉任务(如图像识别)时,1 颗 M100 所能提供的有效算力可对标 3 颗英伟达 Thor-U。

M100 预计明年量产上车。在此之前,理想仍将依赖其现有的两家合作伙伴——英伟达和地平线。与此同时,为保障自研智驾芯片项目的战略安全、避免破坏与相关厂商之间的合作关系,理想近期已加强对芯片部门的信息管控。

芯片研发耗资巨大,有知情人士称,理想为自研芯片项目规划的资金预算为数十亿美元。

一位接近理想芯片部门的人士曾告诉我们,理想智驾芯片的研发工作较为复杂,在 NPU (Neural Processing Unit, 神经处理单元)、SoC(System on Chip, 系统级芯片)等硬件之外,还包括软件的开发与适配等,“这实际上是一个好多层的解决方案”。

理想汽车 CTO 谢炎主要推动了这种软硬结合的研发策略。加入理想前,谢炎先后在英特尔、阿里巴巴、华为等公司工作,曾任 AliOS 首席架构师、华为终端 OS 部部长等职,拥有深厚的编译器技术背景。前述人士称,谢炎的目标是通过软件调度能力,更大限度地提升芯片硬件算力的利用率,从而在性能上实现对竞争对手的降维打击。

软硬结合并非易事。这背后是一项复杂的体系化工程,它不仅考验企业在算法、编译器和芯片设计领域的技术深度,还要求企业打破硬件瀑布式开发与软件敏捷迭代之间的壁垒,构建跨部门团队高效协同的工作流程。

车企自研智驾芯片和智驾算法模型采用的 Transformer 架构有很大关系。国产智能辅助驾驶方案商元戎启行创始人兼 CEO 周光告诉我们,早期智驾芯片的设计重心普遍围绕卷积神经网络(CNN)进行优化,将来的芯片则一定会把对 Transformer 架构的原生、高效支持放在更重要的位置,尤其是在对 FP4、FP6 等超低精度的优化上。

这样的技术变化趋势,也对各家厂商在芯片架构设计方面的前瞻性,以及软硬件联合调优方面的应变能力构成直接挑战。

理想在智驾芯片上采取 “两条腿走路” 的策略:一方面用外部方案确保当下的市场竞争力,另一方面用自研芯片谋求未来的核心优势。

在售纯电车型中,理想倾向于搭载英伟达的高算力芯片,如旗舰 MPV 车型 MEGA、新款纯电 SUV 车型 i8 均全系搭载英伟达 Thor-U。据我们了解,在纯电 SUV 车型 i6 上,理想也有意全系搭载英伟达 Thor-U。

而在当前的销量主力 L 系列增程车型中,理想则沿用混合策略,即根据 AD Max 和 AD Pro 两个智能辅助驾驶版本,分别搭载英伟达 Thor-U 或地平线征程 6M。

理想自动驾驶研发高级副总裁郎咸朋曾告诉我们,理想自研智驾芯片的核心原因是:作为一颗专用芯片,它能够针对理想的算法进行特定优化处理,性价比和效率都很高。“现在我们依然使用 Thor 芯片,是因为英伟达对一些新的算子支持比较好,算力也比较充足。VLA 方案目前处于迭代过程中,算法依然有变化的可能性。如果未来算法锁定,为了更好的效率和成本,大家都会考虑自研芯片。”

题图来源:视觉中国

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