在新能源汽车行业蓬勃发展的当下，智能化已成为其核心竞争力之一。而 AI 芯片作为实现汽车智能化的关键硬件，其选型对于整车性能、用户体验以及企业的市场竞争力都有着举足轻重的影响。本文将深入探讨新能源汽车上主流 AI 芯片的选型，从芯片类型、市场格局、各车企的选型策略以及未来发展趋势等多个维度进行全面分析，为硬件工程师们提供深度且实用的参考。

主流 AI 芯片类型及技术特点

GPU（图形处理器）

GPU 最初是为图形渲染而设计，但因其强大的并行计算能力，在 AI 领域大放异彩。在自动驾驶场景中，图像识别、目标检测、路径规划等任务都涉及大量的矩阵运算，GPU 能够高效地处理这些任务。以英伟达的 GPU 芯片为例，其 CUDA 并行计算架构使其在深度学习模型的训练和推理方面表现出色。在高端智能驾驶车型中，英伟达的 Drive 系列，如 Drive Orin 芯片，算力高达 254Tops，为车辆提供了强大的计算能力，支持复杂的自动驾驶算法运行。

• 接口类型：通常具备 PCle 接口，能够实现高速的数据传输，满足 GPU 与其他硬件组件，如存储设备、传感器之间大量数据交互的需求。以英伟达 Drive Orin 芯片为例，其 PCle 接口带宽可达 64GB/s，保证了数据的快速传输，确保 GPU 在处理复杂图像和算法时，能及时获取所需数据。

• 制程工艺：英伟达 Drive Orin 采用 7 纳米制程工艺，先进的制程工艺使芯片能够在更小的面积内集成更多的晶体管，从而提升芯片的性能和效率。7 纳米制程工艺下，晶体管的尺寸更小，电路的传输延迟降低，使得芯片能够以更高的频率运行，提高计算速度。然而，GPU 的高功耗是其在新能源汽车应用中的一大挑战。新能源汽车的续航里程本就受电池容量限制，而 GPU 的高功耗会进一步加剧能耗，影响车辆的续航表现，这也是车企在选型时需要谨慎权衡的因素。

FPGA（现场可编程门阵列）

FPGA 的最大优势在于其灵活性。硬件工程师可以根据不同的应用需求对其进行编程配置，这使得它在自动驾驶算法的快速迭代和验证阶段具有独特价值。在自动驾驶技术的早期研发过程中，研究人员常常利用 FPGA 来搭建原型系统，快速验证新算法的可行性。例如，一些初创的自动驾驶公司在开发初期会选择 FPGA 来实现简单的自动驾驶功能，如车道保持、自适应巡航等。

• 接口类型：常见的接口有 SPI、I²C 等，这些接口适用于与低速外设进行通信，方便对 FPGA 进行配置和控制。同时，部分高端 FPGA 也具备高速接口，如 SerDes 接口，可用于高速数据传输，满足一些对数据传输速率有较高要求的场景，如与高速图像传感器的连接。

• 制程工艺：以赛灵思的 Virtex 系列 FPGA 为例，采用了 16 纳米或更先进的制程工艺。相较于早期的制程工艺，16 纳米制程工艺下的 FPGA 在性能和功耗上都有明显优化，能够在保证灵活性的同时，提供更高的计算能力和更低的功耗。但是，FPGA 的计算效率相对 ASIC 较低，并且在量产时成本较高，这限制了它在大规模商业化应用中的普及。像赛灵思的 Virtex 系列 FPGA，虽具备强大的可定制性，但在面对大规模数据处理时，效率不及专用的 ASIC 芯片。

ASIC（专用集成电路）

ASIC 是为特定应用场景量身定制的芯片，特斯拉的 FSD 芯片就是典型代表。这种芯片专为自动驾驶设计，采用了 7 纳米制程工艺，能够针对自动驾驶算法进行硬件层面的优化，从而实现极高的计算效率和较低的功耗。

• 接口类型：ASIC 芯片的接口根据其具体应用场景和设计需求而定，例如针对自动驾驶场景的 ASIC 芯片，可能会配备专门的高速接口用于连接摄像头、雷达等传感器，确保传感器数据能够快速准确地传输到芯片中进行处理。

• 制程工艺：7 纳米制程工艺让芯片在性能上得到极大提升，通过优化电路设计和晶体管布局，ASIC 芯片能够在较低的功耗下实现高效的计算。ASIC 芯片在大规模生产后成本可控，非常适合汽车这种对成本敏感的大规模应用场景。然而，ASIC 芯片的研发周期长，前期需要投入大量的人力、物力和财力，而且一旦设计完成，后期修改的难度极大，这就要求研发团队对市场需求和技术发展趋势有准确的预判。

新能源汽车 AI 芯片市场格局

目前，新能源汽车 AI 芯片市场呈现出多元化的竞争格局。英伟达凭借其在 GPU 领域的技术优势，在高端智能驾驶芯片市场占据了重要地位。其 Drive 系列芯片不仅在算力上领先，而且拥有丰富的软件生态系统，为车企提供了一站式的自动驾驶解决方案，吸引了众多高端新能源汽车品牌与之合作。

特斯拉则凭借其自研的 FSD 芯片，在自动驾驶领域走出了一条独特的道路。通过自主研发芯片，特斯拉能够更好地实现硬件与软件的深度融合，不断优化自动驾驶算法，提升车辆的智能化水平。同时，特斯拉的芯片研发能力也使其在成本控制上具有一定优势，进一步增强了产品的市场竞争力。

国内的华为、地平线等企业也在积极布局新能源汽车 AI 芯片市场。华为的昇腾系列芯片，如昇腾 610，在算力和算法协同方面具有独特优势，虽然华为不直接造车，但通过与众多车企合作，为其提供智能驾驶解决方案，其芯片技术已经在多款国产新能源汽车上得到应用。地平线的征程系列芯片则以高性价比著称，征程 5 芯片算力达到 128Tops，在中低端新能源汽车市场具有较高的市场份额，为国内众多车企提供了本地化的芯片解决方案。

各车企主力车型芯片选型策略及案例分析

特斯拉

特斯拉以其强大的芯片研发实力，始终坚持自研芯片的路线。其 FSD 芯片已经成为特斯拉车型自动驾驶的核心大脑。目前正在研发的 AI5 芯片预计将在 2025 年 12 月左右推出，备受行业关注。AI5 芯片的性能预计将是上一代的 10 倍，这将为特斯拉的自动驾驶技术带来质的飞跃。然而，性能提升的同时，功耗也大幅增加，达到 800W 左右。特斯拉在芯片选型上，更注重芯片的性能和未来技术发展的潜力，通过不断提升算力来支持其自动驾驶技术的持续创新。

蔚来

蔚来目前超算中心算力为 1.5E，在智能驾驶算力布局上持续发力。蔚来注重用户体验和品牌形象，在芯片选型上，一方面会考虑与现有智能驾驶系统的兼容性，另一方面也在积极探索更高算力芯片的应用，以满足未来自动驾驶功能不断升级的需求。例如，蔚来 ES6 搭载英伟达 Drive Orin X 芯片，配合其智能驾驶算法，实现了较为先进的辅助驾驶功能 。在未来车型规划中，蔚来有望引入算力更强的芯片，如英伟达下一代的 Thor 芯片，提升车辆在复杂路况下的自动驾驶能力，为用户提供更加安全、便捷的出行体验。

小鹏

小鹏此前算力约为 2.5E，计划年底前达到 7000 张 H100 的算力水平（约 4.2E）。小鹏一直将智能驾驶作为核心竞争力之一，在芯片选型上紧跟算力提升的趋势。通过不断升级芯片，小鹏能够支持更先进的自动驾驶算法，如城市 NGP（Navigation Guided Pilot）功能，使车辆在城市道路中能够实现更智能的导航辅助驾驶，提升用户的驾驶体验。小鹏 G9 搭载英伟达 Drive Orin X 芯片，强大的算力为其智能驾驶功能提供了坚实的基础。

理想

理想通过收购英伟达算力卡，智驾训练算力达到 5.39E。理想在芯片选型上，充分利用英伟达成熟的芯片产品，快速提升自身智能驾驶算力。这种策略能够使理想在较短时间内实现智能驾驶功能的升级，为用户提供更高级别的辅助驾驶功能，如高速 NOA（Navigate on Autopilot）功能，提升用户在高速公路上的驾驶便利性和安全性。理想 L9 搭载英伟达 Drive Orin X 芯片，配合理想 AD Max 智能驾驶系统，实现了高速和城市快速路的智能辅助驾驶。

华为

华为虽不造车，但其智能汽车解决方案深度赋能车企。其昇腾芯片凭借强大算力和先进的 AI 算法处理能力，为合作车企提供了智能驾驶与智能座舱的核心支持。在智能驾驶方面，昇腾芯片助力实现高精度的环境感知与决策，如对复杂路况和交通标识的快速识别与响应。在智能座舱领域，昇腾芯片驱动多模态交互系统，实现语音、手势等自然交互方式的高效处理，提升用户与车辆的交互体验。众多车企选择与华为合作采用昇腾芯片，看中的正是其在智能汽车领域的全方位技术优势和创新能力，推动智能汽车的智能化进程。

比亚迪

比亚迪作为新能源汽车行业的领军者，在芯片选型上注重自主研发与合作相结合。在部分车型中，比亚迪采用了自研的车规级芯片，确保关键技术的自主可控，在成本控制和供应链稳定性上具有优势。同时，对于一些高端智能驾驶功能，比亚迪也与英伟达等芯片厂商合作，引入高性能芯片，如英伟达 Orin 系列。例如在其最新款的高端电动 SUV 车型中，搭载英伟达 Orin X 芯片，算力高达 254Tops，配合比亚迪自研的智能驾驶算法，实现了高级别的辅助驾驶功能，包括智能领航辅助、自动泊车等，提升了车辆的智能化水平和市场竞争力。

吉利

吉利在芯片选型上采取多元化策略，根据不同车型定位和市场需求选择合适的芯片。在中低端车型中，吉利选用地平线征程系列芯片，以高性价比满足基础智能驾驶功能需求，如自适应巡航、车道偏离预警等。而在高端车型上，吉利与高通合作，采用高通骁龙 8155 芯片用于智能座舱，为用户带来流畅的交互体验，同时搭配英伟达 Drive Orin 芯片用于智能驾驶，实现更高级别的自动驾驶辅助功能，如高速领航辅助驾驶等。通过这种多元化的芯片选型，吉利覆盖了不同消费层次的用户，提升了产品的市场适应性。

极氪

极氪作为新兴的新能源汽车品牌，在芯片选型上追求极致性能。其主力车型极氪 001 搭载了英伟达 Drive Orin X 芯片，拥有强大的算力，配合极氪自主研发的智能驾驶软件，实现了丰富的智能驾驶辅助功能。在智能座舱方面，极氪采用了高通骁龙 8155 芯片，为用户提供流畅的车机交互体验，支持高清大屏显示、多任务处理以及智能语音交互等功能。极氪还宣布未来全新车型将搭载 NVIDIA DRIVE AGX Thor™智驾芯片，该芯片可同时处理 14 个 800 万 30 帧摄像头数据输入，极大提升视觉感知数据的支持能力，更好地支持各类复杂模型，如端到端大模型，多模态大语言模型等，进一步树立品牌在智能化领域的高端形象，吸引追求科技感和驾驶体验的消费者。

零度

暂未获取到零度在新能源汽车领域有销量靠前的产品及相关芯片选型信息。若后续有新的发展动态，其芯片选型策略可能会根据自身产品定位和技术路线进行规划，或许会在成本控制、算力需求和功能实现等方面进行权衡，选择适合自身发展的芯片方案。

影响芯片选型的关键因素

算力需求

算力是衡量 AI 芯片性能的关键指标，直接决定了自动驾驶系统处理复杂算法和海量数据的能力。随着自动驾驶技术从 L2 向 L3、L4 甚至更高等级发展，对算力的需求呈指数级增长。例如，在 L2 级自动驾驶中，车辆主要依靠一些简单的传感器和低算力芯片实现基本的辅助驾驶功能；而在 L4 级自动驾驶中，车辆需要处理来自多个摄像头、雷达等传感器的海量数据，进行复杂的环境感知、决策规划等任务，这就需要芯片具备强大的算力支持。

功耗限制

对于新能源汽车而言，功耗直接影响续航里程。在保证芯片算力满足需求的前提下，降低功耗是芯片选型的重要考量因素。低功耗芯片设计能够减少车辆能耗，提升整体续航表现。例如，一些采用先进制程工艺的芯片，通过优化电路设计和降低晶体管的漏电功耗，在提升算力的同时降低了功耗，更适合新能源汽车的应用场景。

成本控制

汽车作为大规模生产的消费品，成本控制至关重要。芯片成本在整车成本中占据一定比例，因此车企在选型时会综合考虑芯片的性能和成本。对于一些中低端车型，车企可能会选择性价比更高的芯片，以平衡成本和性能；而对于高端车型，车企可能会更注重芯片的性能，适当放宽对成本的限制。

兼容性与扩展性

芯片需要与车辆的其他硬件设备，如传感器、控制器等进行良好的兼容性。同时，随着技术的发展和功能的升级，芯片还需要具备一定的扩展性，能够方便地进行硬件升级和软件更新。例如，一些芯片采用标准化的接口设计，便于与不同厂家的传感器进行连接，同时支持 OTA（Over - the - Air）升级，使车辆的智能驾驶功能能够不断进化。

未来发展趋势展望

随着人工智能技术的不断进步和新能源汽车市场的持续增长，AI 芯片在新能源汽车中的应用将更加广泛和深入。未来，AI 芯片将朝着更高算力、更低功耗、更小尺寸和更高集成度的方向发展。同时，异构计算将成为主流趋势，即通过将 GPU、FPGA、ASIC 等不同类型的芯片进行组合，发挥各自的优势，实现更高效的计算。

此外，随着车路协同技术的发展，汽车与外界环境的信息交互将更加频繁，这也对芯片的通信能力和数据处理能力提出了更高的要求。未来的 AI 芯片不仅要能够处理车内传感器的数据，还要能够快速处理来自云端和其他车辆的信息，实现更智能、更安全的自动驾驶。

总之，新能源汽车 AI 芯片的选型是一个复杂而关键的决策过程，涉及到技术、市场、成本等多个方面的因素。硬件工程师们需要密切关注行业动态，不断学习和掌握新的技术知识，为新能源汽车的智能化发展提供坚实的硬件支持。