從特斯拉FSD V14到英偉達開源自動駕駛，CES揭示的智能車計算趨勢

作者 |德新

編輯 |王博

本月，CES 2026在拉斯維加斯落幕。 如果要用一句話概括今年的主題，那就是——AI Everywhere，而且不再是概念層面的，而是正在以算力、模型以及各式各樣的硬件載體，真實地進入物理世界。

在展會開幕前一天，英偉達黃仁勛與AMD蘇姿豐隔空對壘；次日，兩人又罕見同臺一起出現在了聯想的舞臺。在全球最大的球形LED場館Sphere，聯想將英偉達、高通、AMD、Intel 等一眾AI核心玩家聚集在同一場發布會中，把「未來將至」的氛圍推向了高潮。

無論是老黃祭出的單板推理算力提升5倍的Vera Rubin，還是蘇姿豐攜手李飛飛展示World Labs 如何賦予模型空間理解能力，都在傳遞一個清晰而一致的信號：由更大算力、更強模型驅動的AI，正在從數字世界向物理世界全面地滲透。

而CES恰恰也是汽車科技最重要的秀場之一，汽車作為當下應用規模最大、商業價值最高的“物理AI終端”，正處于這場技術海嘯的最前沿。

一、FSD V14.2 + Grok：大模型上車進入實戰階段

事實上，在CES之前，大模型上車已展現出明確的進化曲線。

從去年10月起，特斯拉向部分HW4.0硬件車主推送了FSD V14。如果說FSD V13印證了端到端模型的可行性，那么V14則是Scaling Law在車端「暴力美學」的初次展現。馬斯克曾在X上透露，V14的參數規模相比V13提升了一個數量級（10倍）。

在年末的假日更新中，特斯拉進一步將Grok引入智能座艙，并與車機導航和交互系統深度融合。HiEV在Model Y上對Grok進行了實地體驗，可以明顯感受到：在端云結合的架構下，Grok已經具備了相當完善的大模型能力，不只是“語音助手”的增強版，而是一個非常接近于專家級真人、具備強邏輯推理能力的“助理”。

FSD V14.2與Grok的組合，用真實的體驗驗證了：在車端，更大的模型規模是通往更強智能的可行路徑。而這背后，是HW4.0約500 TOPS級別的算力，以及預埋的AMD Ryzen座艙芯片共同構成的計算基礎。

車端的Scaling Law，從未比此刻更加清晰。

二、從特斯拉到英偉達：模型、算力正在同步放大

在CES的主題演講中，黃仁勛還宣布開源自動駕駛VLA模型Alpamayo，這是一個約10B參數規模的模型。

老黃提到，在過去一年里，英偉達已經成為全球開源模型數量最多的AI公司。英偉達希望通過以開源Alpamayo這樣的方式，加速自動駕駛的探索，推動極致L2+乃至L4更早落地。

如果說英偉達和AMD是AI時代最重要的“軍火商”，那么聯想的角色，則更接近于將這些能力轉化為可落地產品的集成者。

在CES 2026上，聯想以「Smarter AI for All」為主題，展示其“讓AI成為普惠能力”的戰略定位。也是這一定位，使它能夠將英偉達、高通、AMD、Intel等多家頂級芯片公司的掌門人，拉到同一個舞臺。

在汽車領域，這一邏輯也是類似。聯想于2022年成立聯想車計算，加速AI能力向車端遷移；到去年，其車計算業務已經在多家車企與Robotaxi企業的新車型上量產。

三、汽車的算力需求，正在逼近PC行業

今天英偉達Thor的AI推理性能，已經大致相當于一張中高端PC顯卡。

而聯想車計算早期曾經做過一個大膽的測算：到2030年，汽車行業對算力的總體需求規模，將與PC行業相當。

中國市場，幾乎是這輪車端算力爆發的策源地——從AGX Drive Xavier，到Orin X，再到Thor U，中國車企幾乎無一例外，都是全球首發或首批落地。

聯想車計算也是賭定這一趨勢，大約在2023年3月，其已經與英偉達簽約取得了最早一批Thor的授權，并開始開發車載計算平臺。

到了2025年，其基于Thor的產品也陸續落地：

• 針對L4級自動駕駛市場推出的域控制器AD1，它基于兩顆NVIDIA DRIVE AGX Thor，擁有超過2000 TOPS算力的L4自動駕駛域控，已經上車文遠知行、Nuro等頭部自動駕駛公司的Robotaxi；
• AH1則是L2++級的輔助駕駛域控制器，其采用一顆NVIDIA DRIVE AGX Thor，在新一代智己LS6以及LS9上量產，市場表現亮眼。

此外，基于聯想在移動設備領域的長期積累，其為智能汽車打造的多端互聯方案，也已上車奇瑞星紀元ET、ES，并于廣州車展與奇瑞iCAR V27上聯合展示。

在本屆CES上，聯想車計算還發布了全新的Auto AI Box產品。該產品的定位是在座艙大模型加速上車的時期座艙芯片算力的重要補充。

比如汽車廠商采用典型的高通驍龍8155或8295座艙芯片，可以外接英偉達Thor的算力，用于支持大模型上車的現實需求。

這一方案的價值在于：

• 無需改變原有座艙域控制器架構，即可顯著提升AI算力；
• 相比行業典型的下一代旗艦級座艙芯片，成本更可控；
• 產品成熟度高，上車驗證周期更短。

從Sphere場館內老黃與蘇媽同臺，到特斯拉FSD V14+Grok的組合體驗，2026年的智能車行業滾滾向前的路徑已經非常明確：汽車正在成為算力密度以及模型推理復雜性最高的移動終端。

在“大模型狂熱”之后，行業開始進入拼落地、拼體驗、拼效率的下半場。通過Thor系列的高端占位與Auto AI Box的靈活降維，聯想車計算正試圖在汽車這個「新超算」上，成為主機廠可靠的算力合伙人，共同解鎖自動駕駛出行新的可能性。