问题——车载智能从“可用”走向“好用”，算力与架构面临再设计 随着智能网联新能源汽车渗透率提升，车载计算平台正从以功能叠加为主的阶段，进入以模型驱动、数据闭环为特征的新阶段。业内普遍关注两个现实问题：一是高阶辅助驾驶、舱驾融合、车内外多模态交互等应用快速上车，端侧算力、带宽、时延与安全冗余如何匹配；二是核心器件供应链不确定性仍，如何在开放合作的同时提升产业链韧性，成为企业与行业的共同课题。 原因——新模型范式抬高端侧门槛，算力需求从“堆叠”转向“有效” 在论坛现场，黑芝麻智能创始人兼首席执行官单记章表示，智能汽车底层逻辑正在发生变化，行业从“功能驱动”加速迈向“物理智能驱动”。他认为，视觉—语言—动作（VLA）模型与世界模型的结合，有望通过对未来数秒交通参与者交互关系的推演，提高复杂场景下的决策与控制能力。与传统以规则与模块化为主的路线相比，该范式对端侧提出更高要求：不仅要“算得动”，还要“算得快、算得稳、算得省”，并在车规可靠性、功能安全与实时性约束下完成部署。这意味着，芯片竞争焦点从单纯标称算力，转向架构效率、存储带宽、软硬协同与工具链成熟度。 影响——产业链进入新一轮“算力分层”，全场景产品线成为关键供给 面向上述趋势，单记章在会上完整展示了华山A2000家族的四款芯片配置，覆盖从座舱智能化、轻量化辅助驾驶到高阶辅助驾驶与Robotaxi等不同需求区间：A2000N定位座舱AI Box及轻量化辅助驾驶；A2000L面向城市领航等更高阶场景，强调性价比；A2000U瞄准全场景通识辅助驾驶；A2000X作为旗舰，面向更高等级的智能辅助驾驶及Robotaxi应用。该系列将等效算力区间拉伸至200TOPS—1000TOPS，体现出行业正通过“算力分层+平台化复用”降低上车门槛、缩短开发周期的方向。 在技术路径上，企业介绍该系列采用自研NPU架构与混合精度计算，强调提升有效算力与降低同步开销；在感知侧，提出提升ISP在极端光照与恶劣天气下的成像稳定性；在功能安全上，强调通过更高隔离度与冗余校验设计满足车规需求；同时配套工具链以缩短编译与部署周期。这些安排反映出当前车载芯片已不再是单点硬件竞争，而是“算力—算法—数据—工具—安全”一体化能力的综合比拼。 对策——以多层次供给适配不同车型，联合推进供应链多元与自主创新 单记章在论坛上还谈及供应链安全议题，认为从“备选”到“必选”的市场变化，为国内芯片企业带来重要机遇，但多元化供应链必须建立在产业链协同分工与持续创新能力之上。业内人士指出，车载芯片规模化应用需要在多个层面同步发力：一是以平台化产品覆盖主流价位车型，降低整车厂在不同配置上的研发与验证成本；二是加强与整车企业、一级供应商、软件生态伙伴的协同，形成可迁移、可复用的工程体系；三是围绕车规可靠性、功能安全、信息安全与数据合规等要求完善验证体系，提升规模交付稳定性；四是在开放合作框架下增强供应链韧性，避免关键环节“单点依赖”。 前景——端侧智能将长期拉动算力升级，规模化交付检验产业成熟度 从产业发展看，高阶辅助驾驶向更复杂场景延伸、舱驾融合加速、世界模型与多模态交互持续上车，将推动端侧计算平台在未来数年保持迭代。单记章透露，公司2025年业务增长超过75%，预计2026年增长速度将高于2025年，芯片出货量有望超过千万颗。业内观察认为，出货规模是能力的“硬指标”，但真正决定行业格局的仍是持续供货、质量一致性、软硬适配效率以及与整车产品节奏的匹配程度。随着行业从“参数竞赛”走向“体验与安全竞赛”，能够在有效算力、实时性、安全冗余和成本之间实现系统最优的解决方案，将更具竞争力。
智能汽车向"端侧智能系统"的演进，不仅是技术升级，更是产业生态的重构。面对新挑战，车用芯片需要以安全为基础、效率为核心、生态为支撑，通过自主创新与开放合作，提升产业韧性和全球竞争力。