算法VS算力——Deepseek引航自动驾驶突围

导言：这个春节，当所有人沉浸在欢乐喜庆的氛围中时，一家中国AI初创公司深度求索仅凭1/3的算力，就让DeepSeek追平Open AI的GPT-4级性能，震惊业界。这套“四两拨千斤”的组合拳，不仅打破了AI行业“算力-算法”的死亡螺旋，还意外击中了汽车自动驾驶行业的敏感神经——当特斯拉仅用144TOPS算力实现FSD落地的时候，国内很多车企却在1000+TOPS算力的军备竞赛中不可自拔，这和DeepSeek的故事何其相似。自动驾驶的终极路线，究竟藏在芯片的晶体管数量里，还是算法的数学模型中？

2025开年的大热点，无疑是属于两位成功的80后的，一个是饺子（杨宇），他的《哪吒2》一跃成为中国影史票房最高的作品；另一个是梁文峰，他带领团队开发的DeepSeek大模型用极低算力和比肩GPT-4级的性能震撼全球AI产业。

算法改变游戏规则

DeepSeek的突围依赖于两项关键技术：动态稀疏化激活与多模态数据融合生成技术，实现了计算效率的指数级提升，相较于传统Transformer模型减少了70%的冗余计算，几乎以一己之力将国内外AI发展模式从“规模依赖”转向了“效率优先”。这种情况在汽车行业其实已有先例：2021年，特斯拉在自动驾驶系统中采用了HydraNet架构，其多任务学习算法构建了一个具有多头的主干网络，系统运行更简洁，避免了大量冗余和重复编码操作，不仅让自动驾驶处理流程更高效，更为后续的端到端大模型训练打下了扎实的基础。

一枚英伟达Orin芯片的算力是254TOPS，售价大约400美元；一枚特斯拉FSD（1代）芯片的算力是144TOPS，售价大约是190美元。蔚来ET7等具有高阶智驾的车型需要堆叠4颗Orin芯片，以1016TOPS的算力，才能支撑全场景智驾能力，而做到这一点，特斯拉只需要一颗FSD芯片。

根据IEEE 2024自动驾驶算力报告的数据，特斯拉通过优化算法，将每TOPS算力的数据处理能力做到了其他车企的4.2倍。可见，来自优化算法获得成本和效率的优势，对于单纯拼算力的模式就是“降维打击“，难怪理想汽车推迟采购英伟达最新Thor芯片的同时转向自研认知大模型，其CTO谢炎同样主张通过算法来提升自动驾驶的系统效率，而非单纯依赖硬件堆叠。

纯视觉路线背后的算法霸权

马斯克早在2019年就宣称纯视觉方案才是自动驾驶的正确路线，按照第一性原理，他认为最好的自动驾驶是像人类一样驾驶，人类能用两只眼睛安全驾驶，机器也应该这样，为什么需要激光雷达？作为全球唯一实现端到端自动驾驶闭环的企业，让特斯拉坚持纯视觉路线的底气，一方面来自巨大的数据信息，另一方面来自算法优势。

自创办以来，特斯拉全球累计交付量已接近700万台，这背后是累计100亿英里的真实路测数据集，随着交付量的不断累积，这个数据还在加速增长，并形成护城河，这为训练自动驾驶大模型提供了得天独厚的优势。

特斯拉FSD的纯视觉感知方案不依赖激光雷达，而是基于摄像头和AI算法，核心逻辑是通过深度学习模型对摄像头捕捉的图像数据进行处理，实现对环境的感知。通过BEV+Transformer框架，将8个摄像头的画面转化为带速度矢量的立体拓扑图，实现了4D时空建模，精度超过了激光雷达点云。特斯拉还通过AI算法优化了摄像头在不同极端环境下（比如逆光、强光）和极端天气（比如雨雾、雪天）下的障碍物识别率。

这些能力源于特斯拉Dojo超算的算法训练革命：通过时空并行计算架构，其训练效率是传统GPU集群的4倍以上，7天迭代的效果，相当于传统方案的30天，再加上巨量真实行驶数据的投喂，确保了系统效能的持续领先性。

中国自动驾驶的算力通货膨胀

我们可能经常在新车发布会上看到大家动不动就卷算力，小鹏、小米卷到508TOPS，蔚来就卷到1016TOPS；延期的英伟达新一代车规级芯片Thor单颗算力甚至达到了2000TOPS，未来算力军备竞赛的烈度可想而知。但有意思的是，无论这些车企采用两颗还是四颗英伟达Orin芯片，他们能实现的功能几乎没什么区别。甚至于，很多传统车企在使用2.5TOPS算力的Mobileye Eq4芯片或同等算力的博世方案时，加一个单目摄像头，也能实现NOA导航辅助驾驶。

很多车企实际路测数据不足，只能采取堆硬件、高度依赖高精地图和激光雷达的方法

当然，自动驾驶系统供应商会告诉我们，大算力、多硬件配置的方案意味着高冗余、高稳定性，还为日后功能升级保留了空间。但不能否认的是，要做到目前主流水平的城市NOA或高速NOA导航辅助驾驶，根本不需要上千TOPS的算力。地平线创始人兼CEO余凯此前表示过：智能汽车的竞争有点偏离理性，他们以大算力作为宣传点，但在大算力背后为用户提供的功能价值却并不高，但用户却需要为大算力以及相应的硬件成本买单。

核心症结在于：中国车企实际路测数据普遍不足1亿公里，面对拥有上百亿英里实际路测数据的特斯拉，只能采取暴力策略：高精地图、激光雷达、大算力芯片一起上，最终导致单车成本暴增。

算法密度对硬件冗余的降维打击

到目前为止，高阶自动驾驶辅助系统基本只能基于导航路线的引导，而不能完全自主地另辟蹊径，但这种情况已经被特斯拉打破了。有媒体1月份在美国实测FSD V13.2系统，发现它居然可以不听导航的话，在既定导航线路之外，根据自己的判断走了另一条路，导航也只能根据FSD的选择重新规划路线；而且，FSD还目的地附近引导车辆在地图上不存在的一个停车场，找到一个停车位自己停了进去。特斯拉FSD V13.2系统不仅全程运行稳定，遵规守法，而且还能像人类驾驶员一样灵活决策、执行，这大概就是基于人工智能的终极自动驾驶应该努力的方向吧。

然而，实现这样的测试表现，特斯拉使用的芯片算力，也没有大到逆天的程度：自研AI4芯片，算力720TOPS，这在当下动不动就1000+TOPS的算力市场中并不突出。特斯拉持续深耕算法密度，不走硬件冗余的路线；无独有偶，中国头部造车新势力也逐渐认识到智能驾驶的终局之战，算法才是出路，蔚小理这些深度自研智能驾驶的品牌已逐渐转向轻地图、雷达，重算法的路线中，将此前多个小模块规划算法的架构提升到端到端算法架构，规划算法逐步切换为和特斯拉类似的时空联合规划算法，在同样算力支持下，实现更高效率的路线规划和执行能力。反而是一些自动驾驶研发基础薄弱的车企，还在不停为新产品堆叠更多硬件，芯片一颗不够就两颗，激光雷达一个不够就两颗甚至三颗。

当手机厂商沉迷于键盘手感的时候，乔布斯用触摸屏重新定义了移动交互逻辑；当人工智能大模型行业陷入算力陷阱时，DeepSeek和特斯拉用算法优势颠覆了行业对算力的盲目追求。正如衡量一个智慧生物，更多看的是大脑容量而不是肌肉含量，真正的智能不在于算力，而在于如何用更好的算法优雅地解决数学问题。汽车自动驾驶应用的研发，拼算力还是拼算法？从大多数中国汽车厂商对英伟达Thor芯片延迟交付表现出的平静心态能看出，他们已经有了清晰的认知路线。

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