北京车展智驾暗战：算力军备与边界消失

苏箐在车展前收到一位车企老总的抱怨——去年定点时觉得芯片算力够大，现在看"还应该再大一些"。这句话像一把钥匙，打开了2024北京车展智驾赛道的真正剧情。

89.2万人次的历史最高客流、38万平方米的展场面积、超2000家参展商，数字背后是一场关于"够不够"的集体焦虑。当智驾模型参数规模快速膨胀，能跟上迭代节奏的供应商，正在收割技术和商业化的双重红利。

4月24日：卓驭的量产成绩单

车展首日，卓驭CEO沈劭劼站在展台中央，甩出一串数字：量产车型超50款，累计定点达三位数，覆盖乘用车、商用车、无人车全领域。

这份成绩单的核心支撑是算法能力。面对端到端、VLA（视觉-语言-动作模型）的技术热潮，沈劭劼给出了一个精妙的评分框架：「端到端阶段，模型的通用基础能力大概能达到70分，再加上少量的泛化，例如各种交通规则的适配，系统能达到90分的水平。」

问题在于"少量"二字。这20分的提升，在跨垂类、跨地域场景下仍是硬骨头。基于现有端到端方案，智驾出海需要在每个国家做特调泛化，成本与周期都是未知数。

卓驭的解法是在车展发布原生多模态基础模型，核心是对物理世界通用规律进行预训练。这一路径与小鹏、元戎启行殊途同归——元戎启行首席科学家阮翀同样强调：「通过海量预训练学习通用认知能力。」

算法之外，芯片理解力也在进化。

算力压榨与越级：一颗芯片的两种活法

去年上海车展，智驾新程（当时还叫智驾大陆）发布基于两颗征程6M的解决方案。一年后，同一颗芯片被玩出了新花样——单颗128 TOPS算力，宣称实现200-500 TOPS芯片的效果。

智驾新程CEO厉飚用了「越级」一词。CTO林鹏宏在会后补充：「征程6M还有很多性能的冗余，算法上能进一步演进，以及更彻底的去白名单化等等技术，能够带来更进一步的算力、安全、性能和舒适、效率等几个维度的进一步提升。」

单颗方案计划年中量产上车。

但这只是故事的一半。林鹏宏透露，今年下半年还将推出500 TOPS以上的城市NOA方案。「J6M不是智驾新程最后的芯片形态，再往后，会随着点到点、座舱级舱驾等需求导入后，向上再拓展更大算力平台的芯片。」

压榨算力与堆砌算力，两条路线并行不悖。黑芝麻智能在车展发布华山A2000家族，四款芯片等效算力分别为200、400、700、1000 TOPS，下一代产品规划超2500 TOPS，带宽大于1TB/s DRAM。特斯拉AI5、地平线征程7同样在路上。

车企的算力饥渴，正在被供应商用两种截然不同的方式喂养。

定位重置：从智驾公司到AI供应商

「今年如果还把自己定义成一家智驾公司，你可能就身处一个夕阳行业了。」易航智能创始人、CEO陈禹行在北京车展期间的这句话，像一颗石子投入湖面。

易航智能将定位升级为AI算法和工程化量产解决方案供应商。展台上的新业务线清晰可见：Robotaxi和机器人。

技术路线收敛、传感器降价、商业模式跑通，Robotaxi进入规模化前夜。文远知行宣布未来五年部署20万辆无人车；卓驭联合合作伙伴的基于双Thor芯片的Robotaxi，将于今年下半年试运营；易航首款MPV车型Robotaxi同样瞄准下半年上路，切入商务接驳场景。

机器人业务则遵循"渐进式"逻辑。陈禹行解释：「机器人和自动驾驶类似，我们在自动驾驶领域走的是渐进式路线，终点是Robotaxi或Robotruck。机器人也会走渐进式路线，机器人的终点可能是人形，易航智能会从运输场景等特殊场景切入，本体、大脑采用自研方式。」

首款产品原型机已开发完成，预计年内亮相。

舱驾一体：芯片与模型的双重融合

车展期间，地平线发布舱驾融合整车智能体芯片星空，Starry 6P基于5nm车规制程，BPU算力650 TOPS，内存带宽273 GB/s。

芯擎科技的"龍鹰二号"同样瞄准5nm，计划2027年Q1启动适配，AI算力200 TOPS，带宽528 GB/s，支持7B+多模态大模型。

软件层面，卓驭、元戎启行等智驾供应商已入局；互联网公司如火山引擎、腾讯同样下场厮杀。火山引擎总裁谭待向HiEV透露：「豆包的AI座舱套件方案中，模型对算力的需求至少要200T，内存需要32G。」

联想车计算的Auto AI BOX基于英伟达Thor-Z平台，算力360 TOPS（FP8精度），可支持8-32B参数规模模型。

融合并非简单叠加。智驾模型推理频次要求10-48赫兹，座舱模型无需高频——这种差异需要动态调度引擎解决。地平线的方案是：初始化阶段完成智驾、智舱的算力分配，后续由另一引擎做动态优化。

无法定型的智能车

透过北京车展的智驾供应商群像，智能车的形态始终处于流动状态。

中低阶方案或许单颗上百TOPS即可；高阶方案与超2000 TOPS的旗舰相比又显逊色；舱驾一体的芯片融合与模型融合，终点尚未可知。

但有一点已经清晰：能同时驾驭算法迭代、芯片理解与边界拓展的供应商，正在定义下一阶段的竞争规则。而那些只盯着"智驾"标签的玩家，可能还没意识到，自己手里的门票正在失效。

车展散场后，苏箐听到的抱怨大概会更多——不是算力选小了，是选算力的眼光，已经跟不上模型的膨胀速度了。