作者 |本一 编辑 |德新 朱江明在技术日上说，2026 年 3 月 9 日，零跑跑通了世界模型智驾的 demo 版本。 17 天后，A10 上市，零跑在对外材料里使用了「World Model ADAS」这个说法，并且强调这套架构不需要极端算力。 又过了五个月，8 月 19 日，一篇题为 DA-WAM: Decision-Aligned Future Latents for Driving World Models 的论文上传 arXiv，署名单位里出现 Leapmotor。这是零跑第一篇智驾世界模型相关的论文。 9 月 16 日晚上，零跑 2026 技术日，LWM 零跑世界模型正式发布。 图片来源｜零跑 2026 技术日发布会 我们 8 月拆解过**、理想、小鹏、小米的七篇智驾相关的论文，得出的结论是各家虽然在学术路径选择上各有侧重，但谁都没有真正否定「预测未来」这件事，也就是说，把预测式世界模型整合进自动驾驶，已经成为行业共识。 零跑也不例外。 借着 2026 技术日的契机，我们希望从学术和量产的角度，一起看看零跑的世界模型到底做了什么技术选择，这些选择的代价是什么，以及它承诺的那个「10 万内就可拥有的」世界模型智驾系统，现在走到了哪一步。 一、内部「田忌赛马」，4.0 胜出 零跑内部给这套世界模型驱动的智驾系统命名为「智驾 4.0」。 2025 年 10 月，零跑内部三条路线同时开跑。2.0 是已经量产的两段式端到端，发布会 PPT 上把它叫作 CNAP 2.0。3.0 则沿用两段式架构，加大模型比重、弱化规则。4.0 更激进，一段式端到端的世界模型，直接输入图像，辅以少量规则输出决策。 图片来源｜零跑 2026 技术日发布会 3.0 和 4.0 各由一支 20 多人的队伍推进。零跑高级副总裁周洪涛形容，那是零跑少有的迷茫期，两个方向在一次次讨论中难以取舍。 4.

作者 |肖恩 编辑 |德新 玄戒O1发布400多天后，小米终于带来了下一代芯片。 不过等来的不是O2——小米直接跳过了这个编号，一口气拿出三颗产品：玄戒O3、玄戒O100和玄戒D100。 玄戒O3仍然是一颗面向旗舰终端的3nm SoC，10核全大核CPU、16核GPU、4核NPU，CPU多核性能提高60%，GPU性能提高85%，端侧AI性能提高45%，首次支持LPDDR6，内存带宽达到113.8GB/s。 玄戒O100是一颗6nm AI加速芯片，晶圆级垂直堆叠，14核NPU，1.22TB/s近存带宽。在MiMo 3B模型上，小米公布的最高推理速度达到330 Tokens/s。 第三颗D100面向智能驾驶。3nm工艺，20核高性能CPU，16核高算力NPU，最高160GB统一内存，最高支持本地部署200B参数的模型，计划2027年商用。 发布会现场还展示了两台原型机：一台由O3和O100双芯协同，取消传统手机影像模组，重做主板并加入主动风冷，内置MiMo端侧模型，实测推理速度约295 Tokens/s；另一台Xiaomi AI Cube Prototype集成O3、O100和D100三颗芯片，80GB统一内存，可以本地部署120B和3B两个模型。 三颗芯片中，D100公布的信息最少。CPU采用的什么核心，AI算力是多少，内存使用什么规格，一概没提。 它只留下了四个数字：20核CPU、16核NPU、160GB、200B。 这四个数字就是目前全部的线索。以它们和行业中已有的芯片为锚点，可以对D100做一次技术推演，试着拼出这颗智驾芯片可能的样子。以下均为推测，最终参数以小米公布为准。 一、20核CPU，16核NPU：第一梯队的算力 D100有20个高性能CPU核心和16个NPU核心，这两个参数决定了它的算力基础。 先看CPU。作为Arm架构的SoC，D100会采用什么核心？ 如果

作者 |EV 编辑 |德新 在豪华纯电市场里，宝马一直是非常特殊的存在。BBA的新一轮电车竞争中，宝马来得最晚，同时新世代车型又强烈保留了油车时代的驾控基因，在外观设计上又有旗帜鲜明的特色。 过去几年，基于CLAR平台的i3、iX3凭借后驱底盘、操控以及底盘质感，收获了不少认可，但有几个核心问题也被车主集中诟病：冬季续航衰减大、高速能耗偏高以及低温快充速度不稳定。 很多人简单把问题归结为 “电池不大”“热泵不够强”，但真正的行业工程师都清楚：所有表象的续航、快充、温控短板，本质都是旧平台电子电气架构与热管理体系的先天上限。 CLAR是油电兼容平台，属于 “燃油架构改造电气化”；而全新Neue Klasse是宝马首个完全为纯电而生、从底层重构的全域智控架构。 单单看一点就可以知道NK架构对新世代车型的更新有多大，根据工信部的公示信息，iX3长轴版的CLTC综合续航达到了919km。 不过在中国市场，新世代的i3和X3预计要今年底明年初才能交付。在那之前，我们从ECU层级架构、整车控制逻辑、双回路热管理、能量调度机制、新老平台驾控差异、续航能效对比六大硬核维度，来一一拆解： 宝马为什么要彻底推翻旧体系？ NK 架构到底解决了i3/iX3哪些根治不了的顽疾？ 新一代纯电宝马的续航、快充、操控、智能体验全方位提升，来自哪些底层技术变革？ 一、从上一代平台说起，CLAR的硬伤 现款i3、iX3基于CLAR纵置后驱燃油平台改造而来，属于典型的后置电气化改造方案。 整车底盘布局、线束走向、控制器架构、热管理回路，都需要迁就燃油车结构，无法做到原生纯电的最优设计。这也决定了它的电气化上限。 第一，分布式 ECU 架构，策略割裂、协同低效。 CLAR平台采用传统多ECU分布式控制：BMS电池管理、PCU电驱控制、HVAC空调控制、车身 BDC、充电KLE各自独立工作。各控制器各司其职，但缺少

作者 | 本一 编辑 | 德新 10分29秒483，这是今年6月22日小米YU7 GT（赛道套件版）在完全无人驾驶状态下跑完纽博格林北环赛道的成绩。 这个速度什么概念呢？大概比小米首席测试车手任周灿的圈速纪录慢了大概3分钟，比人类创下的最快纪录（由保时捷919 Hybrid Evo保持）大概慢了5分钟。 这个圈速在赛车界看起来不算很快。但如果你去翻纽北将近百年的赛道记录，从没有一台自动驾驶车在20.8公里的赛道上实现过有效官方记录。 纽北赛道位于德国埃菲尔山区的原始森林，两侧全部被密密麻麻的绿树覆盖，被称为「绿色地狱」，其以弯道多、视野差、缺乏缓冲、天气诡异多变以及极长的赛道长度，极具挑战和危险性。10分29秒是纽北无人驾驶品类的第一个有效圈速记录，做成这件事的是一家2021年进入造车领域的手机厂商。 小米内部给这个项目取了个代号，叫MARS（Mi Autonomous Racing System，小米无人赛车系统）。项目团队的核心成员只有2到3个人是全职，项目负责人王东从小米汽车内部整车、座舱、智驾等部门抽调了人员，组成了超过200人的协作团队。 小米为啥要做这件事？一家新的汽车厂商，为什么要把资源投到一个看起来像噱头的赛道项目上？ 一、纽北是小米 L3 的起点 MARS项目负责人王东说，他们一开始并没有直接研究怎么跑赛道，而是先做了详细的技术方案解构。 让自动驾驶汽车跑赛道，行业常见的做法是录制人类车手的操作数据然后回放，成绩也能不错，但这种操作最多只能体现通信链路和车辆基础冗余能力。 小米选了一条更难的路——从最底层的物理数学模型开始，一层一层往上搭，先建非线性的整车动力学模型和轮胎模型，再往上叠加传统控制方法、优化控制以及规划方法。 为什么要走这样的路线？ 因为赛道和日常驾驶工况根本区别在于，在日常驾驶中，方向盘、油门的输入，跟车辆的响应基本是线

作者 |德新 编辑 |王博 过去几年，随着中国智能新能源车的发展，国内车企在几个关键领域逐渐击穿了传统合资品牌的优势，包括三电、辅助驾驶和智能座舱。甚至可以说，中国车的技术、品质以及成本，已经时不时让西方同行们瞠目结舌。 但有一个领域，一直被认为是欧美厂商和豪华品牌的传统优势项目，也最难被取代，那就是底盘操控。 因为决定底盘综合素质、有没有高级感的，不只是配置表上堆的硬件，背后还有几十年的调校功力和对车辆动力学的理解。如果你去看早期国内新势力的几款代表车型，背后都有欧洲调校大师团队的身影。 但这个领域也在发生变化。今年以全新一代问界M9等为代表的新豪华车型，正把竞争推到深水区，改变局面的关键词是，全主动底盘。 一、赶超欧美，中国车底盘再进阶 此前我们在底盘技术发展的年度复盘中也提到，上一年中，中国汽车行业在底盘基础能力进步巨大，可以说头部厂商基本甩开了「船感、松散、廉价」等负面标签，在操控和舒适性表现都升了很大一个台阶。这些成绩，你可以看作是中国车追赶底盘技术的第一阶段。 按照要上市的车型数和质量来看，今年毫无疑问是智能新能源车发展的超级大年。如果从底盘技术去看，今年同样是一个超级大年——执行器升级、集中式架构、智能化技术演进以及高压平台的普及，都为底盘的发展带来了一轮强大的技术红利。 从空气悬架、后轮转向、线控底盘、全主动悬架乃至全主动底盘，中国在底盘新技术的探究和应用速度，已经超越了欧美。 尤其是空气悬架，空悬曾经是豪华品牌S级/7系/A8上可选的配置，但仅去年一年国内乘用车配套的数量就超过了120万套；在20万元以上的市场中，空悬的搭载率更是肉眼可见飞速增长。可以说短短两三年，中国车将空悬从高阶配置，变成了豪华的基础门槛。 而今年，中国车企正式大规模化量产全主动悬架甚至全主动底盘。底盘，这个汽车上非常传统的系统，正从「被动响应」走向「主动控制」。 二、底盘从被动向「主

作者 | EV 编辑 | 德新 一块100度电的电池包，自重超过600公斤。为了撑住这块电池，车身必须加粗、底盘必须加强。于是车越来越重，电耗也随之增加，只能继续堆更大的电池——这不是开玩笑，这是过去几年电动车行业真实的“增重竞赛”。 全球首个电动汽车电耗强制性国标，将能耗指标拉升至同安全法规同等地位，超标车型无法进入新能源购置税减免目录，对消费者来说将直接带来购车成本增加。 行业测算，目前近40%在售车型不达标，预计2028年缓冲期结束后，约10%技术落后车型将被清退。 实际上，很多人没有注意到，随着今年1月，首个电动汽车电耗强制性国标（GB 36980.1—2025）的实施，电动车持续多年的“重量竞赛”，正被按下了暂停键。 以一辆20万元级的电动车为例，这意味着消费者购车成本将直接增加1万多元，对价格敏感的用户几乎是“一票否决” 。 而在2026年之前，即便车辆达不到指标，依然可以生产销售，只是拿不到与能耗相关的财政补贴和双积分，新国标使能效指标具备了与车辆安全指标同等的法律地位。 法规为何突然“下狠手”？背后数据，触目惊心。 一、法规为什么出台：从“加法”到“减法” 汽车工业发展100多年，从木质车身到钢制车身，从铸铁发动机到铝合金底盘，每一项技术进步都指向了同一个方向：轻量化、降能耗。 然而最近几年，新能源汽车走上了一条奇怪的路。 为了提升「舒适度」，比如加厚座椅、多层隔音玻璃、车载冰箱、后排大屏、更大的电池，整车重量一路飙升。 2012年， 我国乘用车平均整备质量仅1312公斤；2024年， 这个数字飙升至1704公斤。12年累计增重近400公斤，增幅高达30.5%。 更值得注意的是，2020到2024年这四年的增重幅度，超过了2012到2020年八年的总和。增重速度在加快，不是放慢。 到2025年，新能源乘用车平均整备质量已突破2吨，市场上在

作者 |本一 编辑 |德新 2026年4月，中国市场在售的车型有660款，但月销过万的，只有29款。 5月底的深圳，13位汽车行业掌门人齐聚第四届未来汽车先行者大会。上午聊产品重构，下午聊星辰大海，但几乎所有人在说同一件事：参数竞赛打不下去了，下一张牌得是品牌。 行业利润率跌到2.9%，国内乘用车零售同比暴跌近19%，一年150多款新车挤进市场却大多数连用户的选择圈都进不了，「卷参数」这条路的终点，所有人应该都看见了。 一、全行业的「品牌觉醒」 李斌引用了一组麦肯锡调研的数据：品牌在消费者购车决策中的排名，两年前还排第五，现在已升到第二。「相信很快就会进入第一名。」 来源：未来汽车先行者大会 这个判断在不同的演讲嘉宾嘴里得到了反复验证。 阿维塔董事长王辉说，消费者不再需要你告诉他加速有多快、续航有多远，「他们更加理性地想知道，这个品牌相信什么、追求什么、值不值得托付。」 零跑高级副总裁徐军更直接。「参数已经沦为最基本的入场券，不再是胜负手。」 奇瑞副总裁王琅则认为，性价比解决的是「值得买」，品牌价值解决的是「值得相信、值得长期选择、值得向别人推荐」。 每家发布会都在讲800V平台、AI大模型、端到端智驾，「如果一直这样下去，就没有产品差异性了」。 如果全行业的这些重要决策者们开始集体用「品牌」替代「参数」进行对外表达时，这本身就传递出一个清晰的信号：中国智能电动汽车的竞争，正在从「卷硬件」转向品牌维度的竞争。 二、利润降至2.9%，被逼出来的共识 阿维塔王辉分享了一组来自乘联会的数据：2025 年国内汽车销量超过3440万辆，但利润率只有 4.1%。 到2026年1-2月，这个数字进一步跌到了 2.9%。 他在现场说得很尖锐，「没有利润的销量是伪销量，靠价格战换来的规模更是虚假的繁荣。」 乘联会秘书长崔东树从供应链角度对这一数据做了补充。 整车企业卖车不挣钱，「基本变成给上

作者 |德新 编辑 |王博 英伟达汽车业务的天花板，不在一辆车卖几颗芯片，而在每年十万亿英里级的道路里程，有多少最终跑在它的技术栈上。 2023年8月，吴新宙从小鹏离职加入英伟达，担任汽车业务的全球负责人，直接向黄仁勋汇报。 时隔两年多后，在英伟达北京办公室，我们再次见到了吴新宙。 这是他加入英伟达之后，第二次公开的媒体沟通。 上一次还是在2024年的北京车展。相比上届北京车展，当时英伟达的DRIVE Thor正值装车量产前夜，业内除了特斯拉，大部分公司基于大模型的端到端辅助驾驶还没开发出来。 但两年后，中国辅助驾驶市场已经发生了翻天覆地的变化，随着城区辅助驾驶的普及，Thor的装车量以及车企投入辅助驾驶的数据中心算力也水涨船高。 2024年当年度也是英伟达的关键一役。随着AI迅猛发展，英伟达的市值，这年从1万亿美金跨到了年底超过3万亿美金，如今更是超过了5万亿美金。 从汽车业务侧，在吴新宙率队开发一年多之后，英伟达自研的辅助驾驶技术栈DRIVE AV向奔驰交付。英伟达如今有将近4000人的团队，在同时向着L2+、L3以及L4自动驾驶推进。 此时的新宙，无疑比当时更加游刃有余。 他认为当前L4已经没有重大的技术卡点，随着大语言模型以及推理能力出现，解决了很多技术门槛。今天看L4，更多是一个需要软硬件协同，以及实现极高安全性的庞大系统工程。 根据英伟达的时间表，其计划在2027年与Uber合作推出L4的试点；2028年在洛杉矶奥运会期间，其将开始对外提供L4无人驾驶服务，并计划在当年推广至20 - 30个城市。 在L2+上，英伟达今年将和奔驰在全美落地类FSD的点到点城区辅助驾驶，并拓展到欧洲等其他地区。继全新CLA之后，奔驰在中国区之外的车型将大规模采用英伟达的方案。 至于L3自动驾驶，新宙认为L3、L4在能力要求上，并没有太大的差别，但支持城区的L3和支持高速的L3有很大

作者 |本一 编辑 |德新 5 月 15 日，第十八届轩辕汽车蓝皮书论坛开幕。贾可给 2026 年的中国汽车业下了一个关键词：转折。 他一口气列出 10 个转折点：存量博弈、海外 25% 天花板、智驾从小模型到大模型、智舱进化成 AI Agent、Robotaxi 重塑出行底层逻辑、企业身份重新定义...... 每一个转折点，落到车企身上，都是一道选择题：价格战之后，靠什么活下去？智能化下半场，车企到底要自研，还是开放合作？中国汽车出海，是继续卖车，还是输出体系？当汽车不再只是汽车，车企又该把自己定义成什么公司？ 这届蓝皮书论坛上，8 家车企的掌舵人陆续登台，给出了各自面向 2026 以及未来几年竞争的答案： 何小鹏押注 AI，把「小鹏汽车」正式改名为「小鹏集团」； 魏建军反复强调「真实」和「契约」，拿出了一车多动力的归元平台； 卢放刚带岚图完成港股上市，他强调高端的本质不是高价格，而是高价值； 文飞试图用神行者证明，新合资模式不再是「市场换技术」，而是中国供应链能力的反向输出； 北汽新能源要在最迟 2030 年冲击百万辆规模； 北汽自主则押注方盒子和泛越野市场；广汽把出海确立为第一增长曲线； 李斌继续下注纯电、换电和品牌长期主义。 这些回答看起来各不相同，但背后指向同一个现实：卷参数、卷配置、卷价格，已经卷到极致。下一程，中国车企真正要拼的，是路径选择。 一、何小鹏：押注AI，小鹏去掉「汽车」 小鹏成立 12 年后，在今年从 4 月 1 日，正式更名为「小鹏集团」。 何小鹏给出的解释是，汽车行业的上一个十年，核心是电化学能源 + 初步智能化；新的十年，是两种新能源的叠加，一种是电，一种是数据。 他认为转折点发生在 2024 年。 那一年小鹏停掉了已经投入几十亿的第一代端到端方案，全力切换到第二代 VLA 大模型。在他的判断里，传统软件研发范式下数据只是参数，AI 范式下数

作者 |本一 编辑 |德新 地平线去年研发烧了大概 55 亿，净亏损 20 亿，账上还有 200 多亿现金。 卓驭一年光是跑算力花掉的电费就有十几、二十亿；元戎启行已经把宝押在一颗要等到明年下半年问世的 5000 TOPS 的超大算力的智驾芯片上。 第 18 届轩辕汽车蓝皮书论坛 「JACKTOK 尖峰对话」的第二天，地平线、卓驭和元戎启行三位 CEO 轮流接受贾可博士的灵魂拷问。 讨论从「物理 AI 的发展和自动驾驶的终局」开始，始终绕不开的，是这场「智能持久战」的成本、基础设施和路径选择。 一、世界模型/VLA/VLM，主流玩家技术路线「没有本质区别」 三位嘉宾对同一件事的判断高度一致：自动驾驶规则模块化的小模型时代结束了，下半场是大模型，或者说是「物理世界的基座模型」。 周光给了一组接管里程的数据：小模型架构的天花板，大概能做到百公里接管一次。特斯拉 FSD V14 可以做到千公里级接管的程度，但这也是把硬件升级到 500 TOPS 以上（HW 4.0），全面切到大模型范式之后才发生的。 「只要有人跑通了，路线就被验证了。」 但具体这套新范式「叫什么名字」上，地平线余凯说得很直接:「VLA、世界模型、End-to-End，很多时候是商业包装大于技术实质。真正上牌桌的顶级玩家，技术路线没有本质区别。」 沈劭劼认同这一点，但也指出卓驭「原生多模态基座模型」的两层差异化构成：一是「原生」。没有拿现成的大语言模型(比如 Qwen 开源模型)做底子，而是用纯自动驾驶数据从头训练；第二是「基座」，模型规模要从中型做大。 换句话说，行业不同玩家的真正的护城河不是这些令起来很酷的漂亮话（Buzzword）上，具体可以落在三件事上：模型规模、数据来源、以及谁的工程颗粒度能堆得更细。 二、5000 TOPS 的大算力芯片要来了 如果说大模型范式是底层共识，那算力是这场智驾竞赛中，各家需要

作者 |肖恩 编辑 |德新 **乾昆智驾ADS从1迭代至5，版本在变，功能在扩，但主线始终没有偏离——让辅助驾驶在更多真实道路场景里，比人类驾驶更稳定、更少犯错，完成从功能型辅助驾驶到具备自主思考、全局预判与极致安全的高阶自动驾驶体系的进化。 这也是**乾昆在4月23日发布ADS 5时所打出的口号“ADS 5，为自动驾驶而来”的底气。 ADS 5的关键词依然是安全，可以说安全是**乾昆智驾的技术底色。不过，此次技术升级，他要回答的问题将更加具体：在那些最难、最险、最不常见的场景里，系统如何看得更准、判断更稳、反应更快？ **乾昆在回答这个问题的同时，也意味着他将把智能辅助驾驶的竞争继续推向下一个阶段：安全如何被持续进化、验证，并最终转化为用户的信任。 一、ADS 5 让安全进入新阶段 **乾昆智驾迭代到ADS 4时，就已经形成了较完整的日常出行体验。高速 NCA、城区 NCA、车位到车位，把辅助驾驶从结构化道路延展到复杂城市道路，再进一步贯通出发、行驶、泊入的完整链路，形成了相对稳定的安全体验，但智能辅助驾驶的安全上限，并未止步，而是继续向那些低频、高危、数据稀缺、反应窗口极短的长尾场景纵深发展。 城市路口的无保护左转，车辆需要在对向车流、行人、两轮车之间判断通行时机；大车遮挡或路侧盲区之后，行人、两轮车可能突然进入行驶路径。这些场景不是每天都会发生，但一旦出现，就会同时考验系统的三种能力：能否在数据稀缺的场景中保持泛化，能否在不规则交通行为中完成意图判断，能否在极短时间窗口里稳定执行决策。 靳玉志在 4 月的智能电动汽车发展高层论坛上曾给出一个判断：要达到 L4 级别的自动驾驶，让人完全离开驾驶位，系统至少要比人类驾驶安全 10 倍。目前 ADS 在辅助驾驶状态下，安全性已经达到人驾的 4.37倍，人驾加 AEB 状态下达到 2.93 倍。 “10倍安全”对应的是一个更高

作者 |德新 编辑 |王博 2026年的北京车展，前台上演的是车企的新车大战，底层其实是模型与算力的PK。 端到端辅助驾驶开始走向VLA和世界模型架构，智能座舱开始从语音助手走向大模型智能体；要想要好的体验，得拼芯片、算法、软件栈以及应用生态。 AI上车正将汽车芯片的价值进一步放大，对高通来说，这也是汽车业务的一次关键换挡，它不再满足于做“座舱芯片供应商”，而是想成为AI汽车时代的底层计算平台。 在刚刚过去的北京车展上，高通全球汽车业务负责人Nakul Duggal以及高通公司产品市场高级总监艾和志，接受了包括HiEV在内的少数媒体采访，有几个关键信息值得关注： 第一，骁龙汽车至尊版进入量产大年。理想用14个月实现骁龙8397量产，2026年还将有15家车企基于骁龙汽车至尊版推出新车型。 第二，大模型正在从云端走向车端。高通透露，骁龙8797已经能够运行300亿参数的MoE混合专家模型，并正与斑马智能、字节跳动、面壁智能等本土大模型厂商合作。 第三，高通的辅助驾驶软件Snapdragon Ride Pilot将与宝马首次投入量产，正在全球市场泛化。 在汽车行业的超级大年里，被问到这种繁荣是否会持续时，Nakul认为，只有亲眼所见才能感受到今天中国市场的活力与潜力。 他认为市场提供的车型极其多元，用户可以根据自己需求选择不同的产品。除了中国市场，还有广阔的出口市场。今天汽车行业都意识到在中国市场取得成功是一场试炼，是检验产品是否具备将推向中国以外市场能力的关键关卡。 一、300亿参数模型上车，座舱算力进入新周期 在前两年，高通骁龙8295定义了上一代高端智能座舱。而骁龙汽车至尊版，包括骁龙8397和骁龙8797，在NPU算力上有12倍的提升，是一代AI座舱/跨域融合的平台，内部称为「Gen 5（第五代平台）」。 过去车机芯片比拼屏幕渲染、语音响应的流畅性；在新一轮竞争下，则是

作者 |Bruce 编辑 |德新 这届北京车展，智驾人迎来了自己的春天。 自1990年创办以来，北京车展一直遵循每逢两年一届的规律。然而2020年、2022年因疫情打乱了节奏，一届延期，一届停办。直到2024年才王者归来，并创下89.2万人次的历史最高客流纪录。 今年北京车展总面积达到38万平方米，远超上届的22万平方米，一跃成为全球规模最大的汽车展会。参展商规模超2000家，共有1451台展车展出，堪称全球汽车产业风向标。 智能车何去何从，可从这届车展略见一斑。 车展前夕，地平线首席架构师苏箐讲了一件事。有车企老总向他倾诉，“去年定点地平线时，觉得芯片算力很大，后来觉得算力选小了，还应该再大一些。” 车企的算力饥渴背后，智驾模型参数规模快速增长，模型的架构也在升级。这一技术趋势下，能跟上迭代节奏的智驾方案供应商，由此迎来技术和商业化的收获期，也成为北京车展上光彩夺目的一景。 地平线、元戎启行、轻舟智航、卓驭、智驾大陆（现更名智驾新程）和易航智能等，自量产节奏加速后，均呈大力进击之势。这些供应商既暗中筹备更大算力的芯片方案，也正积极开拓Robotaxi、舱驾一体等业务。 智驾方案供应商的诸多动作，让智能车的形态始终无法定型。 搭载中低阶智驾方案的车，或许仅需单颗上百 TOPS算力的芯片即可；市面上搭载高阶智驾方案的车，未来与超2000 TOPS算力的车相比略逊一筹；至于舱驾一体，芯片层面与模型层面均在融合，其最终形态令人期待。 透过北京车展上那些智驾供应商，以及触角伸向智驾、智舱的跨界科技公司，不仅能看到本届车展上各款展车的基因，也能让人看到几年后的智能车雏形。 一、智驾算法升级，也更懂芯片 4月24日，北京车展卓驭展台，沈劭劼一口气披露了一长串公司近年量产项目成绩单，涵盖乘用车、商用车、无人车等领域，量产车型超50款，累计定点车型达三位数。 量产进展迅速，得益于卓驭的算法

作者 |本一 编辑 |德新 如果在 2026 年北京车展，主要车企的展台转过一圈，你会发现一个有意思的现象：几乎每家车企都在讲「座舱智能体」。 魏牌 V9X 的小魏同学，能识别「给我老婆打开座椅按摩」这种带身份关系的自然语言；极氪的超级 Eva，一句话能完成复杂的出行规划；智己 LS8 由千问大模型驱动的智能体助理，能“听懂意图、自主规划到一键执行”；小鹏天玑 AIOS 6.0 把 SR 感知界面、导航和智驾主界面融为一体；理想同学在用 Mind GPT 做认知大模型和智驾的双线推进。 图片来源：Tesla 国内厂商都在效仿特斯拉「Grok+FSD」的产品模式：把 AI 助手和智能驾驶融合成连贯的人机协作体验，用户说出意图后，系统就能连续完成理解、规划、驾驶、调整等等一系列动作。 但可能大家在开发的过程中都会撞上同一堵墙，发现「座舱芯片的算力不够跑大模型。」 高通 8155、8295 这一代座舱芯片，是在大模型浪潮到来之前定义的。 要流畅运行一个 13B 参数的多模态模型，它们都有点力不从心。但行业对上车大模型的参数共识，至少要到 30B 左右，才能实现真正好用的多模态交互、语义理解和主动服务。 所以，大模型上车的算力，到底从哪里来？ 一、外接一块「显卡」 联想车计算在今年的北京车展上发布了 Auto AI Box，一个基于英伟达 DRIVE AGX Thor-Z 平台打造的车端 AI 算力盒子，360 TOPS@FP8算力，支持端侧运行 8B 到 32B 参数的大语言模型和多模态模型。 图片来源：联想车计算 这个产品解决的问题，恰好是「不换座舱芯片，外挂一个显卡盒子，就能让大模型上车」。 前段时间，苹果允许外接英伟达和 AMD 的显卡在本地跑大模型。Auto AI Box 做的是类似的事情。它也是一个独立的 AI 算力模块，通过标准化接口叠加到现有车型上，不需要车企改动已

作者 |肖恩 编辑 |德新 马赫100真正重要的，不是1280TOPS，而是数据流架构。 这届北京车展，全新一代理想L9 Livis终于亮相。这代L9对理想来说意义非凡：它承载的不只是销量目标，更是新阶段理想技术与品牌的集大成之作。 新一代L9 Livis技术亮点颇多，譬如800V全主动悬架、行业首个“完全体”全线控底盘，以及首次搭载的自研马赫100芯片——两颗芯片算力达到2560 TOPS。如果只看这个数字，你可能会把马赫100当作“又一颗更强的自动驾驶芯片”。 但真正值得关注的是，李想反复提到的一个术语：数据流架构。 这个词听起来陌生，但它并不年轻——从第一篇论文算起，这个概念被提出足有五十二年了，而马赫100正是把这条经典理念带入车载实时计算的首次尝试。 一、52年前的理论，为什么今天才上车？ 要理解数据流架构的价值，得先回到半个世纪前的一个大胆设想：计算机究竟应该按指令顺序执行，还是按照数据是否到位来执行？ 1974年，MIT的Jack Dennis提出了一个颠覆性的想法。他在会议上描述的画面很简单：程序不再是一串线性的指令，而是一张复杂的依赖网络。每一个操作都是一个节点，只有当它需要的所有数据都到位时，它才会“点火”执行。 数据像河流一样在图中流动，推动程序前行，而不是依赖传统的程序计数器。 这个理念听起来抽象，但优势很明显：它天然适合并行，计算单元不再因为等待数据或分支跳转而闲置，控制开销大幅降低。但是它也有局限性——复杂控制流对它不友好，令牌传递本身也消耗资源，而编译器要把通用程序翻译成这种图形结构，更是难上加难。尽管如此，学术界没有放弃。 1983年，Arvind和Robert Iannucci把这一理念整理成完整的理论体系，区分静态和动态数据流模型。三年后，Arvind和David Culler提出Tagged Token模型，让多条并行任务能动态创建，为

作者 |Bruce 编辑 |德新 当下的智驾芯片江湖看似平静，却又暗流涌动。 高阶智驾芯片领域，英伟达旗舰产品Thor U相较自家上一代产品的统治力有所减弱。高通虎视眈眈，国产智驾芯片供应商同样跃跃欲试，造车新势力则竞相部署自研芯片。 更远处，特斯拉AI5已经登场。HiEV从国内几家布局高阶智驾芯片的公司了解到，新一代国产高阶智驾芯片上车，年内或将亮相。 规模化智驾方案市场，算法和芯片供应商一边联手优化算法，基于单颗上百TOPS算力的芯片落地端到端模型，一边低调开掘包含AEB在内的ADAS市场金矿。 近年，由于能为车企降本且响应更为敏捷，国产芯片供应商在辅助驾驶规模化市场从海外芯片供应商手中抢下不少份额。 当高中低阶市场的打法逐渐收敛，新人再要入场便面临较大挑战。想上牌桌，不仅技术和产品需要真正有所革新，合作方式、产品节奏上也要能与成熟玩家形成差异化。 在这样的竞争背景下，爱芯元智选择进场，挑战和机会并存。 这家公司2021年开始设计车规芯片，2023年6月年首颗车载芯片量产上车，2025年底实车上险量突破百万辆。在辅助驾驶规模化市场，它用了两年时间打下基础，取得了不俗的成绩。 但对于全新的高阶智驾芯片市场，爱芯元智算是新进者。我们发现，相比英伟达等成熟玩家，爱芯元智的打法还是有颇多新颖之处。 一、三板斧：算力、带宽、降本 今年4月，马斯克在社交平台宣布特斯拉AI5芯片流片成功。 这款芯片高度集成了DRAM和核心Die，兼具推理和训练能力，据称其可带来单SoC对标英伟达H100的算力，达到2500 TOPS左右。 不止有大算力，AI5的带宽、内存也带来大幅提升。粗略推测，其总带宽预计高达768GB/s至1.536TB/s，内存高达144GB。 AI5属于下一代芯片，但它为当下的高阶智驾芯片的算力、带宽、内存等设计方向提供了启示。 对比发现，爱芯元智的破局高阶智驾的产品与特斯

智能车的洪流滚滚向前。到2026年，两轮电动车也已不再是简单的代步工具，就像汽车行业的「智能座舱」持续进化，这两年两轮车也在经历「智能化的渗透」。 近日，腾讯地图与小牛电动宣布达成深度合作，双方基于全新一代导航引擎，共同推出了鸿蒙端智能两轮电动车投屏导航方案。 腾讯地图与小牛电动的合作，某种程度上标志着两轮出行市场进入「以技术驱动价值」的下半场，智能化能力正在成为两轮车品牌的新护城河。 这一趋势的其中一个背景是去年9月开始实施的《电动自行车安全技术规范（GB 17761—2024）》（以下简称「新国标」）。新国标对北斗定位、通信接口的软性建议与强制规范，为两轮车行业的智能化奠定了底层架构。 一、更安全更便捷，两轮出行需要什么样的导航？ 腾讯地图与小牛电动的深度合作，首先是双方基于全新一代导航引擎，共同推出了鸿蒙端智能两轮电动车投屏导航方案。 该方案深度适配鸿蒙HarmonyOS系统，为两轮骑行用户带来从手机到车机的无缝导航体验。这一功能在4月已经在小牛电动APP针对支持蓝牙投屏导航的车型全面上线。 本次合作基于腾讯地图全新一代导航引擎打造，该引擎原生支持鸿蒙ArkTS开发语言，在地图渲染、路线规划、实时定位等关键环节实现了显著性能提升，骑行启动更流畅、定位更精准、交互更跟手。 启动更流畅：地图加载与导航启动速度大幅优化，告别等待； 定位更精准：复杂城市道路、高架桥下等弱信号场景，定位表现依然稳定可靠； 交互更跟手：界面滑动、缩放、切换等操作响应敏捷，骑行途中操作更加得心应手。 通过深度适配鸿蒙HarmonyOS系统，腾讯地图与小牛电动在系统底层实现了高效协同，为两轮电动车的智能化导航打下了坚实的技术底座。 基于腾讯地图的投屏导航能力，在实际使用场景中，用户通过小牛电动App发起导航，导航信息即可即时同步至车机的TFT全彩大屏。骑行过程中，所有关键导航信息，如转向提醒、路名显

作者 |肖恩 编辑 |德新 未来的汽车会是什么形态？ 去年，Grok进入特斯拉的车机，FSD继续迭代，给外界展示了一种未来汽车的雏形：车不仅会开，还能和人对话。 但Grok不是终点。直到今天，Grok和FSD之间仍没有真正打通：它可以陪用户聊路线、聊目的地、提供出行建议，却还不能把用户意图直接转化为一连串连贯的车辆动作。 再向前一步是什么？ 如果说特斯拉展示的是“会聊的座舱 + 会开的系统”这组雏形，那么OpenClaw则把另一层想象彻底推到了台前：AI不该只能聊天，而是开始替人做事。它让Agent从一个技术名词，变成了用户可以直接感知的能力边界——理解模糊意图、自己拆解任务、跨系统调度、持续记住偏好。 智能汽车的期待值也因此被改写：人们要的，不再只是更强的智驾或更聪明的语音，而是一辆能把完整任务做完的车。 4月22日，地平线给出了自己的答案：汽车的下一个形态，是Agent Car。 星空、HSD和KaKaClaw，这三款产品在回答同一个问题——一辆车该怎样，成为一个完整的智能体。 一、HSD：从“车会开”到“用户真的开始依赖它” 2025年4月，地平线正式发布城市辅助驾驶产品HSD。 彼时，余凯给这套系统定下的目标，并不是参数领先，也不是功能堆得最多，而是更接近用户感知的八个字：体验类人，用户信任。 这正是HSD与其他方案的差别。过去几年，行业谈智驾，往往先谈算力、传感器数量、接管里程；HSD从一开始更想回答的，却是另一件事：一套智驾系统，到底能不能让人愿意长期用下去。 去年11月，HSD开始量产上车；到今年2月，首批车型上市8周，智驾激活量已突破2.5万台，累计智驾里程突破500万公里。更关键的是，在提供HSD选项的车型中，已有77%的用户主动选择了HSD版本。 智驾系统到底好不好用，用户最有发言权。余凯在发布会现场说：“智驾里程占比才是衡量一套智驾系统的核心指标。”