算力越来越大，为何智驾没有更聪明？你花钱的钱，大概被浪费了！

过去两年的汽车发布会，算力绝对是C位中的C位。车企们把智驾芯片当手机CPU来吹，PPT上动辄500TOPS、1000TOPS甚至2000TOPS，仿佛数字越大，车子就越聪明。

但最近大家发现，车企突然不卷算力数值了。

这就奇怪了，曾经趋之若鹜的“大算力”怎么突然不香了？是算力已经过剩了吗？答案恰恰相反。今天就来聊聊：你花钱升级的大算力，可能大部分都被浪费了。

先搞懂一个关键概念：车企吹的TOPS，全称是每秒万亿次运算，衡量的是芯片的理论峰值算力。这就像手机跑分，能证明硬件底子，但不代表实际体验。

真正决定智驾聪明度的，是有效算力——芯片运行真实负载时的实际吞吐能力，计算方式是模型总运算量除以每帧计算延迟。

行业数据显示，有效算力往往只有峰值算力的20%-40%。比如热门的英伟达Orin芯片，峰值算力254TOPS，实际能发挥的效能仅50-100TOPS。为啥会有这么大差距？多余的算力全被两道“墙”吃掉了。

第一道是存储墙。车载摄像头每秒产生海量数据，DDR存储的带宽根本跟不上数据搬运需求。就像大厨切菜飞快，配菜员却慢吞吞，大部分时间大厨都在等食材。

第二道是功耗墙，芯片藏在仪表盘下方的密闭盒子里，夏天暴晒后环境温度可达60-80℃，为了不被烧毁，芯片只能降频或轮流休息，算力自然大打折扣。

峰值算力虚高的泡沫，行业早晚会戳破。今年AI圈的竞争给出了新思路：谷歌靠“堆芯片”力大砖飞，而DeepSeek靠架构优化提升效率，用更低成本实现了近似效果。

这和国内智驾供应商卓驭科技的思路不谋而合——与其盲目堆峰值算力，不如静下心提升有效算力。

卓驭科技给出了一套组合拳。首先是模型瘦身，把AI计算常用的32位浮点数（FP32）换成精度和体积更小的8位整数（INT8），相当于把公路上的重型卡车换成轻量化小车，大幅减少带宽占用。

为了避免精度降低影响安全，他们采用QAT量化感知训练，让模型在训练时就适应低精度环境，部署后反应速度不衰减。

在计算端，卓驭基于高通SA8650P异构芯片深度优化，通过精细分块技术把图像数据适配高速缓存大小，让AI算法在芯片内部高速缓存完成运算，减少外部存储访问；同时通过算子融合技术，把原本三次的内存访问压缩为一次，大幅降低带宽需求。

此外，他们还对模型进行结构化剪枝，剔除冗余的神经元连接，提升整体效率。

更关键的是数据训练优化。卓驭通过自动化工具链提升数据质量，优化训练策略，让模型在相同算力下表现更好，相同表现下算力需求更低。

可能有人会问，效率提上去了，是不是就不需要大算力了？答案是否定的。高效算力不是扼杀大算力需求，而是更好地释放其价值。

卓驭的实践印证了这一点：向下，它能把16-32TOPS入门级芯片的性能压榨到极致，让高阶智驾不再是豪华车专属，实现科技平权；向上，这套高效架构能支撑更高算力平台，为未来的端到端VLA模型、世界模型铺路。

未来智驾不仅要能看路，更要像人类一样理解世界、预测未来，这些技术需要的是海量有效算力，而非虚高数字。

如今车企不再卷算力数值，正是行业回归理性的表现——决定智驾体验上限的，不是算力有多大，而是算力能用多少。

卓驭正在构建的移动智能基座模型，已打通感知、决策、控制全链路，还延伸到重卡、L4级自动驾驶等新赛道。

说到底，高效算力不是终点，而是稳固的地基。未来的智驾竞争，既是算力大小的比拼，更是算力效率的较量。

只有两者协同提升，才能真正通往万物智能的时代。