在新能源汽車行業蓬勃發展的當下，智能化已成為其核心競爭力之一。而 AI 芯片作為實現汽車智能化的關鍵硬件，其選型對于整車性能、用戶體驗以及企業的市場競爭力都有著舉足輕重的影響。本文將深入探討新能源汽車上主流 AI 芯片的選型，從芯片類型、市場格局、各車企的選型策略以及未來發展趨勢等多個維度進行全面分析，為硬件工程師們提供深度且實用的參考。

主流 AI 芯片類型及技術特點

GPU（圖形處理器）

GPU 最初是為圖形渲染而設計，但因其強大的并行計算能力，在 AI 領域大放異彩。在自動駕駛場景中，圖像識別、目標檢測、路徑規劃等任務都涉及大量的矩陣運算，GPU 能夠高效地處理這些任務。以英偉達的 GPU 芯片為例，其 CUDA 并行計算架構使其在深度學習模型的訓練和推理方面表現出色。在高端智能駕駛車型中，英偉達的 Drive 系列，如 Drive Orin 芯片，算力高達 254Tops，為車輛提供了強大的計算能力，支持復雜的自動駕駛算法運行。

• 接口類型：通常具備 PCle 接口，能夠實現高速的數據傳輸，滿足 GPU 與其他硬件組件，如存儲設備、傳感器之間大量數據交互的需求。以英偉達 Drive Orin 芯片為例，其 PCle 接口帶寬可達 64GB/s，保證了數據的快速傳輸，確保 GPU 在處理復雜圖像和算法時，能及時獲取所需數據。

• 制程工藝：英偉達 Drive Orin 采用 7 納米制程工藝，先進的制程工藝使芯片能夠在更小的面積內集成更多的晶體管，從而提升芯片的性能和效率。7 納米制程工藝下，晶體管的尺寸更小，電路的傳輸延遲降低，使得芯片能夠以更高的頻率運行，提高計算速度。然而，GPU 的高功耗是其在新能源汽車應用中的一大挑戰。新能源汽車的續航里程本就受電池容量限制，而 GPU 的高功耗會進一步加劇能耗，影響車輛的續航表現，這也是車企在選型時需要謹慎權衡的因素。

FPGA（現場可編程門陣列）

FPGA 的最大優勢在于其靈活性。硬件工程師可以根據不同的應用需求對其進行編程配置，這使得它在自動駕駛算法的快速迭代和驗證階段具有獨特價值。在自動駕駛技術的早期研發過程中，研究人員常常利用 FPGA 來搭建原型系統，快速驗證新算法的可行性。例如，一些初創的自動駕駛公司在開發初期會選擇 FPGA 來實現簡單的自動駕駛功能，如車道保持、自適應巡航等。

• 接口類型：常見的接口有 SPI、I2C 等，這些接口適用于與低速外設進行通信，方便對 FPGA 進行配置和控制。同時，部分高端 FPGA 也具備高速接口，如 SerDes 接口，可用于高速數據傳輸，滿足一些對數據傳輸速率有較高要求的場景，如與高速圖像傳感器的連接。

• 制程工藝：以賽靈思的 Virtex 系列 FPGA 為例，采用了 16 納米或更先進的制程工藝。相較于早期的制程工藝，16 納米制程工藝下的 FPGA 在性能和功耗上都有明顯優化，能夠在保證靈活性的同時，提供更高的計算能力和更低的功耗。但是，FPGA 的計算效率相對 ASIC 較低，并且在量產時成本較高，這限制了它在大規模商業化應用中的普及。像賽靈思的 Virtex 系列 FPGA，雖具備強大的可定制性，但在面對大規模數據處理時，效率不及專用的 ASIC 芯片。

ASIC（專用集成電路）

ASIC 是為特定應用場景量身定制的芯片，特斯拉的 FSD 芯片就是典型代表。這種芯片專為自動駕駛設計，采用了 7 納米制程工藝，能夠針對自動駕駛算法進行硬件層面的優化，從而實現極高的計算效率和較低的功耗。

• 接口類型：ASIC 芯片的接口根據其具體應用場景和設計需求而定，例如針對自動駕駛場景的 ASIC 芯片，可能會配備專門的高速接口用于連接攝像頭、雷達等傳感器，確保傳感器數據能夠快速準確地傳輸到芯片中進行處理。

• 制程工藝：7 納米制程工藝讓芯片在性能上得到極大提升，通過優化電路設計和晶體管布局，ASIC 芯片能夠在較低的功耗下實現高效的計算。ASIC 芯片在大規模生產后成本可控，非常適合汽車這種對成本敏感的大規模應用場景。然而，ASIC 芯片的研發周期長，前期需要投入大量的人力、物力和財力，而且一旦設計完成，后期修改的難度極大，這就要求研發團隊對市場需求和技術發展趨勢有準確的預判。

新能源汽車 AI 芯片市場格局

目前，新能源汽車 AI 芯片市場呈現出多元化的競爭格局。英偉達憑借其在 GPU 領域的技術優勢，在高端智能駕駛芯片市場占據了重要地位。其 Drive 系列芯片不僅在算力上領先，而且擁有豐富的軟件生態系統，為車企提供了一站式的自動駕駛解決方案，吸引了眾多高端新能源汽車品牌與之合作。

特斯拉則憑借其自研的 FSD 芯片，在自動駕駛領域走出了一條獨特的道路。通過自主研發芯片，特斯拉能夠更好地實現硬件與軟件的深度融合，不斷優化自動駕駛算法，提升車輛的智能化水平。同時，特斯拉的芯片研發能力也使其在成本控制上具有一定優勢，進一步增強了產品的市場競爭力。

國內的華為、地平線等企業也在積極布局新能源汽車 AI 芯片市場。華為的昇騰系列芯片，如昇騰 610，在算力和算法協同方面具有獨特優勢，雖然華為不直接造車，但通過與眾多車企合作，為其提供智能駕駛解決方案，其芯片技術已經在多款國產新能源汽車上得到應用。地平線的征程系列芯片則以高性價比著稱，征程 5 芯片算力達到 128Tops，在中低端新能源汽車市場具有較高的市場份額，為國內眾多車企提供了本地化的芯片解決方案。

各車企主力車型芯片選型策略及案例分析

特斯拉

特斯拉以其強大的芯片研發實力，始終堅持自研芯片的路線。其 FSD 芯片已經成為特斯拉車型自動駕駛的核心大腦。目前正在研發的 AI5 芯片預計將在 2025 年 12 月左右推出，備受行業關注。AI5 芯片的性能預計將是上一代的 10 倍，這將為特斯拉的自動駕駛技術帶來質的飛躍。然而，性能提升的同時，功耗也大幅增加，達到 800W 左右。特斯拉在芯片選型上，更注重芯片的性能和未來技術發展的潛力，通過不斷提升算力來支持其自動駕駛技術的持續創新。

蔚來

蔚來目前超算中心算力為 1.5E，在智能駕駛算力布局上持續發力。蔚來注重用戶體驗和品牌形象，在芯片選型上，一方面會考慮與現有智能駕駛系統的兼容性，另一方面也在積極探索更高算力芯片的應用，以滿足未來自動駕駛功能不斷升級的需求。例如，蔚來 ES6 搭載英偉達 Drive Orin X 芯片，配合其智能駕駛算法，實現了較為先進的輔助駕駛功能 。在未來車型規劃中，蔚來有望引入算力更強的芯片，如英偉達下一代的 Thor 芯片，提升車輛在復雜路況下的自動駕駛能力，為用戶提供更加安全、便捷的出行體驗。

小鵬

小鵬此前算力約為 2.5E，計劃年底前達到 7000 張 H100 的算力水平（約 4.2E）。小鵬一直將智能駕駛作為核心競爭力之一，在芯片選型上緊跟算力提升的趨勢。通過不斷升級芯片，小鵬能夠支持更先進的自動駕駛算法，如城市 NGP（Navigation Guided Pilot）功能，使車輛在城市道路中能夠實現更智能的導航輔助駕駛，提升用戶的駕駛體驗。小鵬 G9 搭載英偉達 Drive Orin X 芯片，強大的算力為其智能駕駛功能提供了堅實的基礎。

理想

理想通過收購英偉達算力卡，智駕訓練算力達到 5.39E。理想在芯片選型上，充分利用英偉達成熟的芯片產品，快速提升自身智能駕駛算力。這種策略能夠使理想在較短時間內實現智能駕駛功能的升級，為用戶提供更高級別的輔助駕駛功能，如高速 NOA（Navigate on Autopilot）功能，提升用戶在高速公路上的駕駛便利性和安全性。理想 L9 搭載英偉達 Drive Orin X 芯片，配合理想 AD Max 智能駕駛系統，實現了高速和城市快速路的智能輔助駕駛。

華為

華為雖不造車，但其智能汽車解決方案深度賦能車企。其昇騰芯片憑借強大算力和先進的 AI 算法處理能力，為合作車企提供了智能駕駛與智能座艙的核心支持。在智能駕駛方面，昇騰芯片助力實現高精度的環境感知與決策，如對復雜路況和交通標識的快速識別與響應。在智能座艙領域，昇騰芯片驅動多模態交互系統，實現語音、手勢等自然交互方式的高效處理，提升用戶與車輛的交互體驗。眾多車企選擇與華為合作采用昇騰芯片，看中的正是其在智能汽車領域的全方位技術優勢和創新能力，推動智能汽車的智能化進程。

比亞迪

比亞迪作為新能源汽車行業的領軍者，在芯片選型上注重自主研發與合作相結合。在部分車型中，比亞迪采用了自研的車規級芯片，確保關鍵技術的自主可控，在成本控制和供應鏈穩定性上具有優勢。同時，對于一些高端智能駕駛功能，比亞迪也與英偉達等芯片廠商合作，引入高性能芯片，如英偉達 Orin 系列。例如在其最新款的高端電動 SUV 車型中，搭載英偉達 Orin X 芯片，算力高達 254Tops，配合比亞迪自研的智能駕駛算法，實現了高級別的輔助駕駛功能，包括智能領航輔助、自動泊車等，提升了車輛的智能化水平和市場競爭力。

吉利

吉利在芯片選型上采取多元化策略，根據不同車型定位和市場需求選擇合適的芯片。在中低端車型中，吉利選用地平線征程系列芯片，以高性價比滿足基礎智能駕駛功能需求，如自適應巡航、車道偏離預警等。而在高端車型上，吉利與高通合作，采用高通驍龍 8155 芯片用于智能座艙，為用戶帶來流暢的交互體驗，同時搭配英偉達 Drive Orin 芯片用于智能駕駛，實現更高級別的自動駕駛輔助功能，如高速領航輔助駕駛等。通過這種多元化的芯片選型，吉利覆蓋了不同消費層次的用戶，提升了產品的市場適應性。

極氪

極氪作為新興的新能源汽車品牌，在芯片選型上追求極致性能。其主力車型極氪 001 搭載了英偉達 Drive Orin X 芯片，擁有強大的算力，配合極氪自主研發的智能駕駛軟件，實現了豐富的智能駕駛輔助功能。在智能座艙方面，極氪采用了高通驍龍 8155 芯片，為用戶提供流暢的車機交互體驗，支持高清大屏顯示、多任務處理以及智能語音交互等功能。極氪還宣布未來全新車型將搭載 NVIDIA DRIVE AGX Thor?智駕芯片，該芯片可同時處理 14 個 800 萬 30 幀攝像頭數據輸入，極大提升視覺感知數據的支持能力，更好地支持各類復雜模型，如端到端大模型，多模態大語言模型等，進一步樹立品牌在智能化領域的高端形象，吸引追求科技感和駕駛體驗的消費者。

零度

暫未獲取到零度在新能源汽車領域有銷量靠前的產品及相關芯片選型信息。若后續有新的發展動態，其芯片選型策略可能會根據自身產品定位和技術路線進行規劃，或許會在成本控制、算力需求和功能實現等方面進行權衡，選擇適合自身發展的芯片方案。

影響芯片選型的關鍵因素

算力需求

算力是衡量 AI 芯片性能的關鍵指標，直接決定了自動駕駛系統處理復雜算法和海量數據的能力。隨著自動駕駛技術從 L2 向 L3、L4 甚至更高等級發展，對算力的需求呈指數級增長。例如，在 L2 級自動駕駛中，車輛主要依靠一些簡單的傳感器和低算力芯片實現基本的輔助駕駛功能；而在 L4 級自動駕駛中，車輛需要處理來自多個攝像頭、雷達等傳感器的海量數據，進行復雜的環境感知、決策規劃等任務，這就需要芯片具備強大的算力支持。

功耗限制

對于新能源汽車而言，功耗直接影響續航里程。在保證芯片算力滿足需求的前提下，降低功耗是芯片選型的重要考量因素。低功耗芯片設計能夠減少車輛能耗，提升整體續航表現。例如，一些采用先進制程工藝的芯片，通過優化電路設計和降低晶體管的漏電功耗，在提升算力的同時降低了功耗，更適合新能源汽車的應用場景。

成本控制

汽車作為大規模生產的消費品，成本控制至關重要。芯片成本在整車成本中占據一定比例，因此車企在選型時會綜合考慮芯片的性能和成本。對于一些中低端車型，車企可能會選擇性價比更高的芯片，以平衡成本和性能；而對于高端車型，車企可能會更注重芯片的性能，適當放寬對成本的限制。

兼容性與擴展性

芯片需要與車輛的其他硬件設備，如傳感器、控制器等進行良好的兼容性。同時，隨著技術的發展和功能的升級，芯片還需要具備一定的擴展性，能夠方便地進行硬件升級和軟件更新。例如，一些芯片采用標準化的接口設計，便于與不同廠家的傳感器進行連接，同時支持 OTA（Over - the - Air）升級，使車輛的智能駕駛功能能夠不斷進化。

未來發展趨勢展望

隨著人工智能技術的不斷進步和新能源汽車市場的持續增長，AI 芯片在新能源汽車中的應用將更加廣泛和深入。未來，AI 芯片將朝著更高算力、更低功耗、更小尺寸和更高集成度的方向發展。同時，異構計算將成為主流趨勢，即通過將 GPU、FPGA、ASIC 等不同類型的芯片進行組合，發揮各自的優勢，實現更高效的計算。

此外，隨著車路協同技術的發展，汽車與外界環境的信息交互將更加頻繁，這也對芯片的通信能力和數據處理能力提出了更高的要求。未來的 AI 芯片不僅要能夠處理車內傳感器的數據，還要能夠快速處理來自云端和其他車輛的信息，實現更智能、更安全的自動駕駛。

總之，新能源汽車 AI 芯片的選型是一個復雜而關鍵的決策過程，涉及到技術、市場、成本等多個方面的因素。硬件工程師們需要密切關注行業動態，不斷學習和掌握新的技術知識，為新能源汽車的智能化發展提供堅實的硬件支持。