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中国新能源十年对标特斯拉,芯片破千万,创AI汽车新赛道

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哈喽,大家好!今天小界来和大家聊聊中国新能源车的发展形势!十年对标特斯拉,中国智能车圈的话术几乎没变过。

从李斌预言“中国的特斯拉”,到何小鹏叫板“特斯拉做好被打败准备”,再到雷军宣称“小米汽车媲美特斯拉”,“对标-超越”成了所有玩家的必经流程。

但十年过去,消费者的疑惑始终没解开:喊了这么久,中国到底有没有真正跳出“表层对标”、掌握核心竞争力的“自己的特斯拉”?





十年间,新势力几经沉浮,传统车企被迫加速转型,但智能车圈的对标话术却始终大同小异。打开各类车型对比测评,高频出现的还是“比Model 3更长、更宽、空间更大”这类表层参数比拼。

若说中国智能车十年毫无长进,既不合逻辑也不符事实;但要说已追平特斯拉,又始终难以服众。



问题的关键不在于参数差距,而在于我们始终没说透:当我们谈论“中国的特斯拉”时,到底在谈论什么?

要找到答案,得先搞懂一个核心问题,特斯拉之所以是特斯拉,真正的护城河到底是什么?这绝非废话,而是解开十年对标困局的关键钥匙。





先看一段让行业惊叹的FSD实测场景:用户自家庭院的不规则非铺装车道,FSD能自主驶入驶出,还能精准停进堆满杂物的车库;

面对极窄路段,它甚至能自主规划出一套14点式掉头方案。要知道这类私人内部道路没有任何地图先验信息,全靠系统对环境的认知与理解能力。



这背后是自动驾驶行业追求十年的“从感知到认知”的跨越,而特斯拉率先实现了这一点。核心原因在于FSD V14版本完成了算法的彻底重构,转向真正的端到端单一神经网络模型。

简单说这套系统不用依赖人工手写规则,靠海量人类驾驶模拟数据训练就能掌握复杂驾驶策略,行为更像老司机,处理突发场景的潜力也更大。



这种能力的背后,是常人看不到的软硬件深度绑定。按照马斯克的表态推测,V14版本FSD的基座模型参数量至少达数百亿甚至千亿级别,而特斯拉通过蒸馏、优化等技术,解决了有限算力下的模型部署难题。

其自研的FSD芯片,剔除了通用GPU中与图形处理无关的单元,把几乎所有晶体管和功耗都用在神经网络核心运算上,实现了极致能效比。



更关键的是特斯拉构建的闭环生态:庞大车队在路上收集海量数据,驱动软件快速迭代;优化后的体验吸引更多用户购买,进一步扩大硬件规模,反哺数据积累。

这套“数据-算法-硬件”的正向循环,规模和迭代速度全球独一份,即便中美AI人才都不稀缺,竞争对手也难以在短期内逾越。

说到底,特斯拉的核心密码就两个:端到端软件+自研芯片的全站垂直整合。就连GPU巨头英伟达,也在看到这条路径的可行性后,亲自下场组建算法团队做自动驾驶全站方案。





搞懂了特斯拉的核心逻辑,再看中国市场:我们要找的“中国特斯拉”,本质上是具备软硬件全站整合能力的玩家。

好消息是,这类玩家确实存在,但目前屈指可数,华为、小鹏、蔚来、地平线,而其中最特殊的,是不造车的地平线。



很多人对地平线的认知停留在芯片供应商,但它早已跳出单纯的硬件角色。其征程系列芯片自2021年首次量产上车,至今出货量已超1000万片,核心优势不在于表面算力,而在于自研的BPU架构。

不同于通用CPU或GPU,BPU是专为自动驾驶场景设计的AI计算引擎,能精准匹配感知、预测、规划等实时低功耗的AI计算需求。



以最新的征程6芯片为例,它针对Transformer架构对算力的高要求,专门搭载了VPU单元,支持从FP16到FP32的多种浮点运算,还通过优化算子、硬件加速等技术,让计算效率与任务需求精准匹配。

这种深入IP架构级别的优化,是纯算法玩家或通用GPU厂商难以实现的。软硬件整合的效果,最终体现在地平线今年量产的全场景辅助驾驶方案HSD上。



这套方案同样基于统一的深度学习模型,从传感器数据输入到车辆控制输出一气呵成,最大特点是“预期感极强”,策略动作和人类驾驶习惯高度契合,几乎没有违和感。

比如在条件允许时主动压线避让车辆,在无标线路段绕行流畅,甚至能在复杂三岔路口见缝插针完成左转,同时避让非机动车。





若论车企中谁能配得上“中国特斯拉”的称号,目前仍难有定论,但地平线这个“不造车的玩家”,却已勾勒出清晰的“特斯拉式”轮廓:自研BPU架构保障大模型效率,征程系列的工程化经验确保上车效果,端到端算法解决L2级辅助驾驶的覆盖率难题。

更关键的是,地平线的开放供应商角色,填补了行业的核心空白,让大量非新势力车企跳出“PPT对标”,真正拿到了可落地的、能与特斯拉抗衡的产品方案。



而它的野心,早已不止于“复刻特斯拉”。前不久,地平线开源了巨神智能小脑运动基座模型Holo Motion、大脑操作模型Holo Brain,以及AI工具链天工开悟。

这背后是更深远的布局:通过BPU架构优化算力与能效,借助编译器提升软硬件协同效率,依托基座模型增强算法对复杂场景的适应能力;



本质上是把“能全场景通行”的智能汽车AI,升级为“能读懂物理世界”的通用AI大脑。如今的地平线,已从汽车圈的芯片供应商,转型为广义物理AI领域的基础设施提供商;

产品形态也升级为“计算硬件+基座模型+AI工具链”的综合解决方案。十年对标,中国智能车终于跳出了“尺寸、空间”的表层比拼。



地平线的出现证明,我们不需要完全复刻特斯拉的“车企路径”,也能在AI浪潮中找到自己的破局之道。

它不仅给中国汽车产业提供了对标特斯拉的核心底气,更打开了一条“开放赋能”的全新赛道。当行业还在争论哪家车企能成为“中国特斯拉”时,一个不造车的破局者,已在AI与汽车的交叉领域,实现了另一种意义上的并驾齐驱。

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