作者 |德新 编辑 |王博 创业27年后，Mobileye的创始人Amnon Shashua教授决定卸任CEO。这不是一次普通的管理层更替，而是这位自动驾驶领域最重要的科学家之一，认为我们正在步入自动驾驶后一个全新的时代。 在财报电话会上，他给出了非常明确的判断：自动驾驶的核心科学问题已经基本解决，Mobileye正在进入下一个阶段——物理AI。 在这季财报中，Mobileye的当季营收5.08亿美元，同比基本持平，但二季度GAAP营业亏损及非GAAP调整后营业利润大幅改善，分别比上年同期改善59%和46%。同时，公司将2026财年全年营收展望中值上调2000万美元，全年营收指引落在了19.7 - 20.2亿美元，预期同比营收增长4%至7%。基本稳中有升。 Shashua教授本人后来在财报电话会中，解释了他接下来的打算——自动驾驶的科学难题基本已被解决， 无论是SuperVision还是Robotaxi，底层的算法架构已经定型，接下来主要是商业落地、大规模工程化与运营拓展。 同时由于AI演进太快，他认为公司需要一位强运营能力的职业经理人/CEO去带队跑通Robotaxi运营和汽车供应链。而他自己则需要将全部精力解脱出来，专注于AI最前沿的科学突破、长期技术战略以及Mentee人形机器人的前沿研发，确保Mobileye始终处于Physical AI的技术制高点。 一句话翻译一下：公司业务基本盘趋于成熟，教授要回归到AI技术的前沿探索，帮助Mobileye打开下一个阶段物理AI的布局。 Mobileye过去27年的使命是「让机器学会开车」，如今Shashua教授认为这个使命已经基本解决，所以公司开始挑战更大的问题，让机器理解广泛的物理世界，并服务人类。 一、Mobileye进入3.0阶段：辅助驾驶已是成熟业务 如果回顾Mobileye近30年的历史，可以大致分为3个阶段： 19
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Mobileye创始人为什么卸任CEO？答案在下一个万亿市场
Mobileye创始人为什么卸任CEO？答案在下一个万亿市场
从赛道自动驾驶搞起，小米准备怎么开发L3？
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
从赛道自动驾驶搞起，小米准备怎么开发L3？
硬件决定下限，预瞄决定上限，问界M9杀到了BBA最核心的阵地
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
硬件决定下限，预瞄决定上限，问界M9杀到了BBA最核心的阵地
终结电车“增重竞赛”！新国标下，你的车还能上路吗？
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
终结电车“增重竞赛”！新国标下，你的车还能上路吗？
利润率降至2.9%，AI时代车企渴望重建品牌溢价逻辑
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
利润率降至2.9%，AI时代车企渴望重建品牌溢价逻辑
英伟达汽车业务的天花板，不在Thor芯片，而在L4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
英伟达汽车业务的天花板，不在Thor芯片，而在L4上
卷到极致之后，8家车企回答2026
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
卷到极致之后，8家车企回答2026
智驾走向5000T车端算力、每年百亿级投入，「地大元」解密大模型时代的游戏规则
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
智驾走向5000T车端算力、每年百亿级投入，「地大元」解密大模型时代的游戏规则
乾昆智驾ADS 5的安全进化
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
乾昆智驾ADS 5的安全进化
专访高通汽车业务总操盘手：300亿参数模型上车，至尊版重写算力版图
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
专访高通汽车业务总操盘手：300亿参数模型上车，至尊版重写算力版图
这届北京车展，智驾人也有春天
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
这届北京车展，智驾人也有春天
当所有车企都在做座舱智能体，算力从哪来？
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
当所有车企都在做座舱智能体，算力从哪来？
52年前的理论上车：揭秘理想马赫100与数据流架构
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
52年前的理论上车：揭秘理想马赫100与数据流架构
爱芯元智闯关智驾、AI Agent以及海外市场，总有「刀快又低调」的黑马
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
爱芯元智闯关智驾、AI Agent以及海外市场，总有「刀快又低调」的黑马
在两轮车里「复刻」汽车智能：一场千亿级市场的技术降维与价值重构
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
在两轮车里「复刻」汽车智能：一场千亿级市场的技术降维与价值重构
整车Agent元年：地平线的星空、HSD与KaKaClaw
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。”
整车Agent元年：地平线的星空、HSD与KaKaClaw
A2000家族亮相：一颗为VLA和世界模型而生的芯片
作者 |本一 编辑 |德新 北京车展，黑芝麻智能展台上，一块开发板正在跑千问大模型。没有通过云端 API 调用，是端侧在进行实时推理。 基于A2000的千问VLM大模型交互演示｜图片来源：大蒜粒拍摄 大语言模型跑在一颗还没正式量产的车规级芯片上，对话响应流畅得让人一时间忘了这不是一台服务器。旁边的屏幕上，同一颗芯片搭载的自研一段式端到端算法正在做城市 NOA 演示：一键出发，穿越路口、变道、绕行，直达终点。 这颗芯片叫华山 A2000。 对黑芝麻智能来说，A2000 不是产品线上的又一次常规迭代。A1000 用了五年时间证明“国产智驾芯片能量产上车”，武当 C1200 用舱驾一体方案打开了中端市场。 但 A2000 要回答的是一个完全不同量级的问题：在智驾芯片的高端牌桌上，黑芝麻能不能坐下来和高手们一起打牌？ 一、一家芯片公司的生存术 2020 年对黑芝麻而言，是一个特殊的窗口年。 中国车企集体向智能化转型，但供应链还没准备好。全球缺芯危机让车企开始认真考虑本土替代的问题。 黑芝麻智能的 A1000 系列就是在这个窗口期进入密集的量产阶段。作为国内首款支持 L2+ 级辅助驾驶的车规级芯片平台，先后进入了比亚迪、吉利、东风、一汽、上汽、江汽的供应链体系，以及合作的 Tier 1 供应商，博世、安波福、大陆集团、德赛西威，同样十分有分量。 华山A1000芯片｜图片来源：大蒜粒拍摄 A1000 导入量产车型的速度有多快呢？ 领克 08 的高速 NOA 方案基于 A1000 开发，当时从项目启动到量产落地只花了 12 个月的时间。这已经不是一个“能不能做”的问题，而是一个“多快能做完”的问题。芯片公司在车企端最难建立的信任，这往往不是「技术参数」主导的，而要靠「工程交付能力」说话。 2023 年，黑芝麻推出武当 C1200 家族，切入舱驾一体赛道，希望用一颗芯片同时跑座舱和智驾的功
A2000家族亮相：一颗为VLA和世界模型而生的芯片
中国车企的座舱智能体，如何学习Grok、超越Grok？
作者 |德新 编辑 |王博 去年上海车展，「全民智驾」是最热的关键词，当时车企争先量产是端到端城区辅助驾驶，谁先把高阶智驾推向更广泛的用户，谁就更容易抓到市场的注意力。转眼到了 2026 年北京车展，汽车行业再次被 AI 的风暴裹挟，但注意力的焦点来到了座舱智能体。 这波座舱智能体上车，背后至少有两层直接刺激。 第一是特斯拉在2025年推动 Grok 上车，让汽车行业第一次较为完整地感受到，座舱大模型不只是一个更聪明的语音助手，它可以带来新的交互、信息获取方式，以及更强的陪伴感和情绪价值。 第二，则是2026年初智能体热潮的迅速爆发。OpenClaw 的走红，让整个行业进一步意识到，AI 不应该只停留在“聊天”层，而是要进入“执行”层，真正变成一个能理解目标、调用工具、完成任务的系统。 也正因此，围绕「车载智能体」，中国汽车行业正在展开新一轮竞争。4月21日，荣威宣布与火山引擎深度合作在行业内第一家打造「AI原生汽车」，算是拉开了这轮新角逐的序幕。 如果说去年的关键词是“端到端智驾”，那今年北京车展的隐藏关键词就是“AI 智能体”。 座舱智能体，正在成为车企打造 AI 汽车的一道新分水岭。 一、学习Grok，超越Grok 座舱智能体要大热，其实早有先兆。 HiEV 获悉，在几个月前的美国 CES 期间，多家国内车企的 CTO 带队在当地试驾特斯拉，重点体验当时最新的 FSD V14.2，以及刚上车不久的 Grok。 期间，不少车企中层甚至专门从洛杉矶、旧金山等地驱车前往拉斯维加斯，完整体验数百甚至上千英里的「FSD + Grok」。 特斯拉对 Grok 的接入其实还很克制，它的车端能力有限，更多是与导航结合，没有深入车控。但即便如此，Grok 所展现出来的大模型能力，仍然给很多业内人士留下了很深的印象：更自然的对话、更强的检索能力以及情绪。它展示出一种明显不同于传统车机语音
中国车企的座舱智能体，如何学习Grok、超越Grok？
AI智能体上车大战，当别人“拼模型”，腾讯开始“建生态”
作者 |芦苇 编辑 |德新 2026年北京车展前夕，汽车圈的“军备竞赛”已然开启，车企们发布会一场接一场，新车型像下饺子一样官宣上市。 而在车企密集的新车官宣中，一个共同的趋势愈发清晰，即AI大模型正在以前所未有的速度“上车”，并试图重塑从智能驾驶到座舱交互的一切。 “汽车作为软硬一体、与物理世界强连接的智能载体，天然适合Agent（智能体）场景落地。” 在4月23日的2026 TIMEDAY·腾讯智慧出行技术开放日上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生如此说道。 腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生 显然，行业共识正在形成，AI已经开始定义下一代汽车。但问题也随之而来，当参数、算力、模型能力成为发布会上的核心谈资时，用户真实感受到的体验提升，是否配得上这喧嚣的声量？ 尤其是在智能座舱场景中，尽管过去两年时间，AI大模型已经开始被集成在车机系统中，但往往大多停留在“你问我答”的层面，更像一个知识渊博但“手无缚鸡之力”的乘客。 对此，腾讯智慧出行副总裁、负责人钟学丹认为：“汽车智能化下半场的竞争，拼得不是AI功能堆得多不多，而是谁先把大模型、整车能力与服务生态组织成一个可感知、可规划、可执行、可持续进化的智能体中枢。” 也就是说，AI+汽车的下半场竞争，已然从原来简单的AI聊天工具，进化至要让AI真的能干事。 而在此次腾讯智慧出行技术开放日上，腾讯发布的“出行全场景智能体开放平台”及七大升级的座舱智能体产品，也在试图回答一个根本问题：当AI上车，它到底能为用户“干”哪些实实在在的活？ 一、7大座舱智能体，主打一个「办事」能力 2025年7月，特斯拉宣布将在座舱内接入其AI大模型产品Grok，并与FSD形成协同，这也使得AI上车一夜成为风口。 据行业相关数据显示，2025年，AI车载大模型的渗透率从1月的10.8%一路狂飙到12月的38.6
AI智能体上车大战，当别人“拼模型”，腾讯开始“建生态”
2026新能源开年争霸：奇瑞犀牛电池 vs 比亚迪二代刀片
作者 |E V · 绎 编辑 |德新 3月18日，距比亚迪第二代刀片电池发布仅半个月，奇瑞推出犀牛电池。 与比亚迪坚守磷酸铁锂单一技术路线不同，犀牛电池采用“双体系”设计——同时适配磷酸铁锂（LFP）与三元锂（NCM）两大化学体系，并且打造覆盖多动力的通用平台，细分出混动专用H系列、纯电专用E系列、面向未来的固态专用S系列。 下文将从技术内核、平台布局、配套技术及竞品对比四个维度，深入解析其技术优势与落地逻辑。 一、奇瑞犀牛电池技术拆解 犀牛电池的核心技术，源于材料层面的系统性创新与差异化定制。 其没有采用“单一配方通吃”的简化思路，而是针对混动、纯电不同工况的电能需求，对磷酸铁锂（LFP）与三元锂（NCM）两大体系进行定向改性优化，实现“同平台、双路线、各尽所长”的技术效果。 （一）正极材料：双体系定向优化，兼顾安全与性能 磷酸铁锂（LFP），安全、长循环、低成本，适配混动高频工况。 在磷酸铁锂本征安全特性的基础上，犀牛电池采用单晶化改性技术，将正极材料颗粒制备为高完整性、高致密度的单晶结构，有效降低颗粒间界面阻抗，提升电子传导效率与结构稳定性。 同时通过表面包覆改性，在颗粒表面形成高导电、高稳定的保护层，进一步降低充放电过程中的副反应，强化耐高温性能与循环稳定性。 经实测，该体系热分解温度较常规LFP材料提升15%以上，从根源上抑制热失控风险，适配混动车型频繁充放电、高低温交替的工况需求，能减缓电池衰减，实现与发动机同寿命。 三元锂（NCM），聚焦高能量密度、高倍率快充、低温性能，支撑纯电长续航。 采用高稳定单晶NCM正极 + 梯度掺杂 + 拓晶技术，通过精准调控材料微观形貌与元素组分，优化晶体结构完整性与晶格强度，提升锂离子的传输速率与电子导电能力。 该技术方案在保留三元锂高能量密度（≥ 280Wh/kg）、长续航优势的同时，将高温循环稳定性提升30%以上，补齐传统三
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