Day 30 知识点1：域控制器芯片大战 | 英伟达、高通、地平线、华为的技术路线之争

一个决定性的问题：为什么芯片是新能源汽车的核心竞争力？

2023年，当美国对中国汽车芯片实施出口管制时，很多人开始理解：芯片不是配角，而是新能源汽车的大脑。

传统燃油车的核心是发动机，新能源汽车的核心是芯片。掌握芯片，就掌握了智能化的上限。

域控制器的三大核心指标：衡量芯片好坏的标尺

指标1：算力（TOPS）

TOPS = Tera Operations Per Second（万亿次运算/秒）

这是衡量AI计算能力的核心指标。

通俗理解：

• 1 TOPS = 每秒进行1万亿次计算
• 人脑处理速度约是10-100 TOPS
• L2级自动驾驶需要10-30 TOPS
• L3级城市自动驾驶需要500-1000 TOPS

为什么需要如此大的算力？

以城市自动驾驶为例：

• 11个摄像头，每秒330帧图像
• 每帧图像需要识别：车辆、行人、自行车、交通灯、交通标志、车道线
• 还要预测每个目标的下一步动作
• 还要规划自车的行驶轨迹

这些任务每秒进行100次，需要海量计算。

指标2：功耗（Watts）

算力越大，功耗越高。但电动车的电量寸土寸金。

能效比（TOPS/W）是关键指标：

• 英伟达Orin-X：254 TOPS / 60W = 4.2 TOPS/W
• 高通8295：30 TOPS / 16W = 1.9 TOPS/W
• 地平线征程5：128 TOPS / 30W = 4.3 TOPS/W

影响：

• 60W的域控，每小时耗电0.06度电
• 长时间运行，会影响续航5-10公里
• 高功耗还需要复杂的散热设计

指标3：延迟（Latency）

从传感器采集数据到做出决策的时间。

安全关键场景：

• 高速120km/h = 33.3米/秒
• 100ms延迟 = 车辆前进3.3米才做出响应
• 50ms延迟 = 车辆前进1.7米

对比：

• 人类反应时间：普通人300-500ms
• L2系统要求：小于200ms
• L3系统要求：小于100ms
• L4系统要求：小于50ms

四大芯片阵营：技术路线分析

阵艥1：英伟达（NVIDIA）- AI算力的绝对霸主

代表产品：Orin系列

技术特点：

1. GPU架构：基于Turing GPU + Arm Cortex CPU
2. AI加速器：深度学习加速器（DLA）+ Tensor Core
3. 软件生态：CUDA工具链，算法迁移成本低
4. 可扩展性：支持多芯片级联，算力线性叠加

优势：

✅ 绝对算力领先：254 TOPS单芯片算力行业第一

✅ 软件生态成熟：基于CUDA，算法工程师容易上手

✅ 功耗控制优秀：能效比4.2 TOPS/W

✅ 支持高级功能：城市NOA、记忆泊车

劣势：

❌ 价格昂贵：Orin-X单价约1000美元

❌ 供应链风险：依赖台积电代工，受地缘政治影响

❌ 功耗仍较高：60W功耗对续航有影响

真实案例：蔷来ET7的选择

蔷来ET7采用4颗英伟达Orin-X，总算力1016 TOPS。

为什么需要4颗？

• 单颗用于自动驾驶主算法

• 单颗用于备份冗余（功能安全）

• 单颗用于座舱域AI功能

• 单颗预留给未来OTA升级

成本代价：

• 芯片成本：4000美元（约2.8万人民币）

• 功耗：240W，相当于续航减少15-20公里

竞争力：城市NOA响应速度、处理复杂场景能力行业领先

阵艥2：高通（Qualcomm）- 座舱域的王者

代表产品：骁龙8系列

技术特点：

1. 移动芯片基因：源自手机芯片技术，低功耗优势
2. 异构计算：CPU+GPU+NPU三体融合
3. 多媒体处理强：支持4K多屏、HDR、视频编解码
4. 连接性优秀：5G、Wi-Fi 6E、蓝牙集成

优势：

✅ 座舱体验极佳：流畅度、响应速度接近智能手机

✅ 功耗极低：16W功耗，几乎不影响续航

✅ 生态成熟：Android Automotive系统，应用丰富

✅ 价格合理：8295单价约200美元

劣势：

❌ AI算力不足：30 TOPS无法支持高级自动驾驶

❌ 不适合ADAS域：缺乏实时性保障

❌ 算法迁移成本：不兼容CUDA，需要重写算法

真实案例：为什么理想L9选择8155？

理想L9采用8155芯片，而非更强的8295。

李想的逻辑：

• 8155已经能满足座舱体验需求

• 省下200美元成本，每车10万台车节纡2亿人民币

• 功耗降低4W，对续航更友好

• 核心逻辑：在满足体验的前提下极致成本控制

2024年理想L9销量20万台，这个决策省下4亿人民币。

阵艥3：地平线（Horizon）- 国产替代的希望

代表产品：征程系列

技术特点：

1. BPU架构：自研贝叶斯架构处理器
2. 针对优化：专为自动驾驶场景设计
3. 软件工具链：天工开物开发平台
4. 价格优势：比英伟达便宜40%

优势：

✅ 能效比出色：征程54.3 TOPS/W，征程65.0 TOPS/W

✅ 价格竞争力：征程5约600美元，比Orin-X便宜40%

✅ 供应链可控：国产芯片，不受地缘政治影响

✅ 本土化服务：响应速度快，技术支持及时

劣势：

❌ 绝对算力不足：征程5仅128 TOPS，需要多芯片方案

❌ 软件生态弱：工具链成熟度不及英伟达

❌ 市场认可度：高端品牌仍偏好英伟达

真实案例：理想L8的双芯方案

理想L8采用2颗地平线征程5，总算力256 TOPS。

对比英伟达方案：

• 算力相当：256 TOPS vs 254 TOPS

• 功耸60W vs 60W

• 成本：1200美元 vs 1000美元

为什么选择地平线？

1. 供应链安全：避免受制于人

2. 技术支持：地平线团队駐场支持

3. 定制化：可以深度定制算法

4. 品牌形象：支持国产芯片，塑造技术形象

阵艥4：华为（Huawei）- 全栈自研的野心

代表产品：MDC系列（智能驾驶计算平台）

技术特点：

1. 全栈自研：芯片+算法+操作系统+工具链
2. 智驾一体化：ADAS+座舱融合设计
3. 云端协同：车端数据上传云端训练
4. 5G-V2X：车路协同，红绿灯信息

优势：

✅ 全栈自研：不依赖第三方，技术可控

✅ 产品一体化：芯片+算法+服务全包

✅ 产业链强大：5G、云计算、AI协同

✅ 响应迅速：从需求到交付周期短

劣势：

❌ 价格最高：MDC 810成套方案超过3000美元

❌ 封闭生态：必须使用华为全套方案

❌ 算力效率：能效比不及Orin和地平线

❌ 供应链风险：受美国制裁影响，高端芯片制程受限

真实案例：问界M9的选择

问界M9全系采用华为MDC 810方案。

为什么选择华为？

1. 全栈交付：华为负责智驾全链路，降低集成风险

2. 品牌协同：问界=华为，品牌强绑定

3. 技术保障：华为提供持续的算法迭代

4. 成本考量：虽然芯片贵，但省去研发投入

代价：

• 单车成本增加3000美元

• 依赖华为生态，难以切换供应商

四大阵营综合对比

大家不知道的隐藏真相

真相1：为什么特斯拉不用英伟达？

特斯拉全系采用自研FSD芯片：

• HW 3.0（三星5nm制程）：144 TOPS
• HW 4.0（台积电4nm制程）：1000+ TOPS

为什么自研？

1. 成本控制：HW 3.0成本仅200美元，英伟达需要1000美元
2. 算法一体化：芯片为算法定制，效率提午50%
3. 数据闭环：芯片+算法+数据闭环迭代
4. 供应链可控：不依赖第三方

启示：当量达到百万级，自研芯片成为最优解。

真相2：芯片算力的虚标

很多车企宣传“1000 TOPS算力”，但实际可用算力可能仅有60%。

原因：

1. 理论峰值 vs 实际可用：芯片理论算力需要在最优工作状态
2. 功耗限制：持续大算力会过热，需要降频
3. 内存带宽瓶颈：AI计算需要大量数据传输

真实案例：

• 某品牌宣传“508 TOPS”
• 实测城市NOA算力占用仅300 TOPS
• 剩余208 TOPS留给座舱域和未来OTA

真相3：售后的芯片挑战

新问题：

1. 硬件升级：芯片迭代后，老车主能否升级？
2. 算力焦虑：老芯片车型无法支持新功能
3. 维修成本：域控制器损坏，更换成本1-3万元

案例：

• 2022年购买的蔷来ES6（英伟达Xavier，30 TOPS）
• 2024年新增NOP+功能需要200 TOPS
• 结果：老车主无法体验新功能，除非花费幾万元升级硬件

给售后人的实战建议

建议1：掌握各芯片的可维修性

芯片故障特点：

• 95%是软件问题，重启戛OTA可解决
• 5%是硬件损坏，需要更换整个域控制器
• 关键：域控制器不可维修，只能更换

维修成本：

• 英伟达Orin-X域控：1.5-2万元
• 高通8295座舱域控：5000-8000元
• 地平线征程5：8000-1.2万元
• 华为MDC 810：2-3万元

建议2：关注芯片迭代对售后的影响

迭代周期：

• 芯片迭代周期：18-24个月
• 车型周期：3-5年
• 矛盾：芯片迭代2代，车型才换代1代

售后应对：

1. 备件库存：老芯片很快停产，需提前囤货
2. 升级方案：为老车主提供芯片升级服务
3. 客户沟通：说明老车型的功能边界

建议3：关注国产替代趋势

趋势判断：

• 2025年：中端车型国产化王50%
• 2027年：高端车型国产化王30%
• 2030年：国产芯片成为主流

售后准备：

• 掌握地平线、黑芝麻等国产芯片诊断
• 建立国产芯片的维修流程
• 培养熟悉国产芯片的技师

本章核心要点

✅ 芯片是新能源汽车的大脑，决定智能化上限

✅ 三大核心指标：算力（TOPS）、功耗（W）、延迟（ms）

✅ 英伟达：算力霸主，适合高级ADAS，但价格贵

✅ 高通：座舱域王者，体验极佳，功耗低

✅ 地平线：国产之光，能效比出色，价格有竞争力

✅ 华为：全栈方案，一体交付，但成本最高

✅ 售后关键：95%是软件问题，5%需要更换整个域控制器

下一篇，我们将深入软件定义汽车（SDV）与SOA架构，揭秘OTA如何改变售后模式。