美新能源被華取代？十年對(duì)標(biāo)特斯拉，芯片破千萬，創(chuàng)AI汽車新賽道

哈嘍，大家好！今天來和大家聊聊中國新能源車的發(fā)展形勢！十年對(duì)標(biāo)特斯拉，中國智能車圈的話術(shù)幾乎沒變過。

從李斌預(yù)言“中國的特斯拉”，到何小鵬叫板“特斯拉做好被打敗準(zhǔn)備”，再到雷軍宣稱“小米汽車媲美特斯拉”，“對(duì)標(biāo)-超越”成了所有玩家的必經(jīng)流程。

但十年過去，消費(fèi)者的疑惑始終沒解開：喊了這么久，中國到底有沒有真正跳出“表層對(duì)標(biāo)”、掌握核心競爭力的“自己的特斯拉”？

話術(shù)不變，核心爭議何在？

十年間，新勢力幾經(jīng)沉浮，傳統(tǒng)車企被迫加速轉(zhuǎn)型，但智能車圈的對(duì)標(biāo)話術(shù)卻始終大同小異。打開各類車型對(duì)比測評(píng)，高頻出現(xiàn)的還是“比Model 3更長、更寬、空間更大”這類表層參數(shù)比拼。

若說中國智能車十年毫無長進(jìn)，既不合邏輯也不符事實(shí)；但要說已追平特斯拉，又始終難以服眾。

問題的關(guān)鍵不在于參數(shù)差距，而在于我們始終沒說透：當(dāng)我們談?wù)摗爸袊奶厮估睍r(shí)，到底在談?wù)撌裁矗?/p>

要找到答案，得先搞懂一個(gè)核心問題，特斯拉之所以是特斯拉，真正的護(hù)城河到底是什么？這絕非廢話，而是解開十年對(duì)標(biāo)困局的關(guān)鍵鑰匙。

特斯拉的核心密碼

先看一段讓行業(yè)驚嘆的FSD實(shí)測場景：用戶自家庭院的不規(guī)則非鋪裝車道，F(xiàn)SD能自主駛?cè)腭偝觯€能精準(zhǔn)停進(jìn)堆滿雜物的車庫；

面對(duì)極窄路段，它甚至能自主規(guī)劃出一套14點(diǎn)式掉頭方案。要知道這類私人內(nèi)部道路沒有任何地圖先驗(yàn)信息，全靠系統(tǒng)對(duì)環(huán)境的認(rèn)知與理解能力。

這背后是自動(dòng)駕駛行業(yè)追求十年的“從感知到認(rèn)知”的跨越，而特斯拉率先實(shí)現(xiàn)了這一點(diǎn)。核心原因在于FSD V14版本完成了算法的徹底重構(gòu)，轉(zhuǎn)向真正的端到端單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

簡單說這套系統(tǒng)不用依賴人工手寫規(guī)則，靠海量人類駕駛模擬數(shù)據(jù)訓(xùn)練就能掌握復(fù)雜駕駛策略，行為更像老司機(jī)，處理突發(fā)場景的潛力也更大。

這種能力的背后，是常人看不到的軟硬件深度綁定。按照馬斯克的表態(tài)推測，V14版本FSD的基座模型參數(shù)量至少達(dá)數(shù)百億甚至千億級(jí)別，而特斯拉通過蒸餾、優(yōu)化等技術(shù)，解決了有限算力下的模型部署難題。

其自研的FSD芯片，剔除了通用GPU中與圖形處理無關(guān)的單元，把幾乎所有晶體管和功耗都用在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心運(yùn)算上，實(shí)現(xiàn)了極致能效比。

更關(guān)鍵的是特斯拉構(gòu)建的閉環(huán)生態(tài)：龐大車隊(duì)在路上收集海量數(shù)據(jù)，驅(qū)動(dòng)軟件快速迭代；優(yōu)化后的體驗(yàn)吸引更多用戶購買，進(jìn)一步擴(kuò)大硬件規(guī)模，反哺數(shù)據(jù)積累。

這套“數(shù)據(jù)-算法-硬件”的正向循環(huán)，規(guī)模和迭代速度全球獨(dú)一份，即便中美AI人才都不稀缺，競爭對(duì)手也難以在短期內(nèi)逾越。

說到底，特斯拉的核心密碼就兩個(gè)：端到端軟件+自研芯片的全站垂直整合。就連GPU巨頭英偉達(dá)，也在看到這條路徑的可行性后，親自下場組建算法團(tuán)隊(duì)做自動(dòng)駕駛?cè)痉桨浮?/p>

誰摸到了“特斯拉路徑”的門檻？

搞懂了特斯拉的核心邏輯，再看中國市場：我們要找的“中國特斯拉”，本質(zhì)上是具備軟硬件全站整合能力的玩家。

好消息是，這類玩家確實(shí)存在，但目前屈指可數(shù)，華為、小鵬、蔚來、地平線，而其中最特殊的，是不造車的地平線。

很多人對(duì)地平線的認(rèn)知停留在芯片供應(yīng)商，但它早已跳出單純的硬件角色。其征程系列芯片自2021年首次量產(chǎn)上車，至今出貨量已超1000萬片，核心優(yōu)勢不在于表面算力，而在于自研的BPU架構(gòu)。

不同于通用CPU或GPU，BPU是專為自動(dòng)駕駛場景設(shè)計(jì)的AI計(jì)算引擎，能精準(zhǔn)匹配感知、預(yù)測、規(guī)劃等實(shí)時(shí)低功耗的AI計(jì)算需求。

以最新的征程6芯片為例，它針對(duì)Transformer架構(gòu)對(duì)算力的高要求，專門搭載了VPU單元，支持從FP16到FP32的多種浮點(diǎn)運(yùn)算，還通過優(yōu)化算子、硬件加速等技術(shù)，讓計(jì)算效率與任務(wù)需求精準(zhǔn)匹配。

這種深入IP架構(gòu)級(jí)別的優(yōu)化，是純算法玩家或通用GPU廠商難以實(shí)現(xiàn)的。軟硬件整合的效果，最終體現(xiàn)在地平線今年量產(chǎn)的全場景輔助駕駛方案HSD上。

這套方案同樣基于統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)模型，從傳感器數(shù)據(jù)輸入到車輛控制輸出一氣呵成，最大特點(diǎn)是“預(yù)期感極強(qiáng)”，策略動(dòng)作和人類駕駛習(xí)慣高度契合，幾乎沒有違和感。

比如在條件允許時(shí)主動(dòng)壓線避讓車輛，在無標(biāo)線路段繞行流暢，甚至能在復(fù)雜三岔路口見縫插針完成左轉(zhuǎn)，同時(shí)避讓非機(jī)動(dòng)車。

地平線的價(jià)值，不止是“中國特斯拉”

若論車企中誰能配得上“中國特斯拉”的稱號(hào)，目前仍難有定論，但地平線這個(gè)“不造車的玩家”，卻已勾勒出清晰的“特斯拉式”輪廓：自研BPU架構(gòu)保障大模型效率，征程系列的工程化經(jīng)驗(yàn)確保上車效果，端到端算法解決L2級(jí)輔助駕駛的覆蓋率難題。

更關(guān)鍵的是，地平線的開放供應(yīng)商角色，填補(bǔ)了行業(yè)的核心空白，讓大量非新勢力車企跳出“PPT對(duì)標(biāo)”，真正拿到了可落地的、能與特斯拉抗衡的產(chǎn)品方案。

而它的野心，早已不止于“復(fù)刻特斯拉”。前不久，地平線開源了巨神智能小腦運(yùn)動(dòng)基座模型Holo Motion、大腦操作模型Holo Brain，以及AI工具鏈天工開悟。

這背后是更深遠(yuǎn)的布局：通過BPU架構(gòu)優(yōu)化算力與能效，借助編譯器提升軟硬件協(xié)同效率，依托基座模型增強(qiáng)算法對(duì)復(fù)雜場景的適應(yīng)能力；

本質(zhì)上是把“能全場景通行”的智能汽車AI，升級(jí)為“能讀懂物理世界”的通用AI大腦。如今的地平線，已從汽車圈的芯片供應(yīng)商，轉(zhuǎn)型為廣義物理AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施提供商；

產(chǎn)品形態(tài)也升級(jí)為“計(jì)算硬件+基座模型+AI工具鏈”的綜合解決方案。十年對(duì)標(biāo)，中國智能車終于跳出了“尺寸、空間”的表層比拼。

地平線的出現(xiàn)證明，我們不需要完全復(fù)刻特斯拉的“車企路徑”，也能在AI浪潮中找到自己的破局之道。

它不僅給中國汽車產(chǎn)業(yè)提供了對(duì)標(biāo)特斯拉的核心底氣，更打開了一條“開放賦能”的全新賽道。當(dāng)行業(yè)還在爭論哪家車企能成為“中國特斯拉”時(shí)，一個(gè)不造車的破局者，已在AI與汽車的交叉領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)了另一種意義上的并駕齊驅(qū)。