算力越高产品竞争力越强？汽车公司可能不这么想 | 电厂

记者 翟芳雪

编辑 高宇雷

2026年的北京车展，AI无处不在。

从辅助驾驶到Robotaxi，从智能座舱到人形机器人，几乎所有展台都在讲“更强的能力”。但在密集的信息轰炸之下，一个更值得注意的变化是，供应商们不再单纯强调“更强”，而是在反复强调另一件事：如何让这些能力变得“更轻”。

奇瑞汽车、华阳通用都在车展宣布与英特尔达成合作，推出新款AIBOX产品，通过标准化高速接口便捷接入，通过外置大脑减轻汽车座舱算力压力，赋予其灵活的AI迭代能力。

同样推出AIBOX的还有商汤绝影，他们的侧重点在于为车企节约Token成本，通过本地化部署的形式实现“一次投入、Token 永久免费”，按单台车日均节省 30 元云端成本计算，每 1 万辆车每年可为车企节省至少 1 亿元，摆脱云端按次计费的成本枷锁。

地平线、黑芝麻智能、芯擎科技等芯片供应商展示了新款舱驾融合芯片，在算力上进行高效分配，减少成本溢出；被称为“自动驾驶赛道上DeepSeek”的轻舟智航，则是发布物理AI模型，称仅用超500TOPS算力即可对标上千TOPS体验。

在旁听多场发布会之后，电厂发现，为汽车智能“减压”，正在成为这一届车展最隐性的主线。“减压”并不是削减功能，而是在功能不断叠加的背景下，降低其对算力、成本、能耗以及生命周期的综合压力。

从算力错配到成本外溢，汽车智能化正背负多重压力

汽车智能的进化已经进入一个失衡阶段。

一端是需求的急剧膨胀。多传感器融合成为标配，激光雷达线数从32线跃升到896线、甚至上千线；辅助驾驶从高速场景扩展到城区乃至逼近无人驾驶；座舱侧引入多模态大模型，语音、视觉、情感交互一并上车。

另一端，则是算力承载的极限不断被逼近。百度副总裁石清华4月在智能电动汽车发展高层论坛上发出警示：“汽车行业正在从AI训练阶段迈入全量推理时代，行业面临严重算力荒。” 例如，对车机说“帮我规划一条沿途有超充桩、风景优美的路线”，背后就涉及到复杂的多模态推理。而这些推理需求越频繁，算力消耗越大。

4月25日的北京车展上，商汤绝影CTO肖枫表示，端侧大模型上车，算力需求超过100TOPS，原车SoC算力无法承载，成为智能化升级的核心瓶颈。

在这种压力之下，行业给出的第一反应是不断加码。

2022年汽车芯片刚进入百TOPS时代，如今英伟达单颗Thor-U芯片算力达700TOPS，蔚来自研的神玑NX9031芯片单颗算力已达1016TOPS。算力还不够就增加芯片数量，一颗不够就两颗、三颗、四颗，以至于2026款的豪华电车普遍总算力在2000TOPS以上。但问题在于，这种加法逻辑，本身就在制造新的负担。

算力架构公司DataCanvas的COO尚明栋在接受雷锋网采访时表示，行业内算力的平均使用率低于30%，这意味着70%的裸金属算力资源在被浪费。这些算力过剩空转的芯片会带来巨大的功耗，甚至为了给芯片散热还要专门配水冷系统，直接吃掉电车的续航。据虎嗅报道，近7%的续航里程都被高算力芯片白白消耗。

算力的快速堆叠并没有带来同等幅度的体验提升。目前常见的现象是车的总算力很高，但智能功能的使用有时并不流畅。造成这种情况的一部分原因是，大幅提升的算力几乎都来自智驾芯片，而非座舱芯片，且两者的算力无法共享。同时，用户的使用场景并不均衡，这常常导致一些芯片超负荷，而另一些芯片却一直被闲置。

这暴露出更深层的结构问题：同一辆车上，算力既“紧缺”，又“过剩”。而无论是哪一种，本质上都是负担。

算力不足带来体验瓶颈，而算力冗余则直接转化为能耗与成本，而这些成本无一例外地被转嫁至消费者。但算力并不等于体验，系统设计、带宽、存储、调度能力等因素共同决定最终效果，用户为算力买单，却未必能感知到对应的功能提升。

在价格敏感时期，这种投入与体验之间的错配，最终也会反噬到汽车的销量上。

也正因如此，无论是通过AIBOX进行外置扩展、以舱驾融合提升资源利用率，还是通过模型轻量化降低算力门槛，在本质上都是供应商在提高算力的使用效率，减轻汽车智能成本，而非继续扩张规模。

迭代的冲突，是汽车进化更直观的压力

成本之外，更前置的冲突是被智能进化，尤其是主芯片进化推动的车型频繁迭代。无一新能源品牌可以置身事外，老车主抗议的声音层出不穷，一些品牌甚至长时间关闭直播的评论区。

官方数据显示，2026北京车展有181款全球首发新车，比上届的 117 款增长了54.7%，创下历史新高。易车车型库数据显示，2025年中国乘用车市场共上市新车1278款（车系），同比增长6%，平均每天就有3.5款新车型发布。

快速迭代带来的直接后果，是新旧车型之间的能力断层不断扩大。车质网发布的投诉分析报告显示，2025年，自主品牌投诉量再创历史新高，同比上涨53.4%，投诉占比首次超过总量的5成，较2024年提升8.3个百分点。从投诉类型来看，超过9成的投诉问题点集中在“新旧款迭代纠纷”，已成为现阶段自主品牌投诉的核心痛点。

“如果能三年一更新，谁想两年更新？如果能两年一更新，谁想一年就更新呢？” 蔚来创始人李斌在乐道 L90 焕新发布会媒体沟通会上直言，“对汽车企业而言，当然希望市场更新速度慢一点。更新越快，意味着开发费用越高，意味企业的沉没成本越多。比如很多零部件，可能还没用上，就已经被淘汰了……但如果我们不把最新技术下放给新车，不对车型进行更新迭代，我们没有办法参与市场竞争。”

一些车企，例如小鹏、极氪试图通过为老车主更换新芯片的方式修复用户关系，但这很难。

一方面，周围的元器件和电路、相关的整套零部件、以及与软件的适配等都需要重新磨合，成本巨大，李斌曾直言20万辆车升级换芯得花费20亿元，车企无力承担。并且，由于更换芯片的一系列工程属于更改硬件，政府审查流程极为严格，耗时无定数，也许还没换完硬件就又升级了。

另一方面，车主对品牌的信任度已然降低，从已经完成换芯的车主反馈来看，即使品牌发起众筹换芯，仍有车主质疑品牌是否是第二次“割韭菜”，也会因为与新车功能仍存差距而对换芯效果不满意，品牌难以用这种方式弥合用户关系。

在这样的背景下，当前行业掀起的算力扩张潮，某种程度上也是一种能力预埋，通过提前配置更高算力，为未来的软件升级留出空间，从而延缓车型过时的速度。而现在供应商正在试图把这件事做得更柔性。

例如AIBOX的逻辑，本质上是将算力与整车解耦，使其具备可外接、可升级的能力；本地化部署降低持续使用成本，也在延长功能的生命周期。

奇瑞开阳瑶光实验室AI智能生态与运营实验室主任丁雪毅在发布会表示：“奇趣宝（奇瑞新推出的AIBOX）的产品设计初衷是解决智能化汽车售后旅程中，用户对于升级服务的需求与品牌供给不平衡产生的矛盾与冲突。”

上半场的智能化赛跑，让行业背上了算力错配、成本外溢和产品生命周期缩短的“沙袋”。要赢得下半场，卸下这些负重是车企与供应商首先要做的事。