5月28日，王传福在颁布会现场从怀中掏出一颗自研芯片——璇玑A3，这是比亚迪的第567款车规级芯片，也是比亚迪第一款自研的智驾芯片。璇玑A3的造程是4nm，单颗算力约700TOPS，三颗协同超2100TOPS，支持L3/L4自动驾驶，职能安全等级ASIL-D。 与此同时，比亚迪将智驾模型切换到了行业共识的路线，即世界模型，让系统不再依赖高精地图和预设规定，而是学会推演物理世界的因果关系。 今年，车企盛行讲新故事：有的入局具身智能，有的投身飞行汽车。比亚迪的作为看起来更“沉”，它在把造车以表的业务，大规模放在聚光灯下，好比半导体业务、储能业务等。 自研智驾芯片让比亚迪得以构建起更深的护城河。由于在表购芯片时期，算法要适配别人的硬件架构，同时无法预防算力利用率损耗。特斯拉的经验已经证明，自研芯片结合自研算法可能把这种损耗降到最低，同时能够削减支付给供给商的开发溢价等用度，成本也能相应优化。 “表购芯片就像买精装房，自研相当于自己买地建别墅。”王传福在颁布会上说。 智驾模型的升级则可能把比亚迪重大保有量带来的数据优势，转造成模型动态迭代的营养，让模型更好地理解物理世界。 对比行业主流智驾芯片来说，比亚迪这次的参数并不拔尖。在目前上车的智驾芯片中，梦想单芯算力最高，马赫M100芯片单颗算力已经达到1280TOPS
；温反视觉感知最强，神玑芯片NX9031的ISP（图像信号处置器）处置能力是英伟达Orin的约3.5倍，内存带宽达到546GB/s，是英伟达Thor-U的两倍。幼鹏走高效实用路线，但CPU主题最多，达40核，能够保险车机的流畅运行。 行业的共识是，造程、架构、内存带宽以及软件适配度，共同组成了智驾系统的真实机能天堑，而目前参数量注水在失去公信力。温反总裁秦力洪日前在乐路L80上市群访中曾明确暗示，当前行业存在稀少算力、浓密算力等分歧统计口径，算力数值普遍注水3-6倍，“真实算力才是主题”。 数字越幼，意味着晶体管密度越高，在同样面积下塞入更多推算单元，造作难度翻倍上涨。王传福将4nm车规芯片的研起事度类比为“消费级2nm”。这不仅是由于造程的先进，更是由于车规级芯片必要在零下40度至零上150度的极端温差下，保障10年以上、15万公里的零失效运行。 比亚迪介绍，璇玑A3单元算力功耗较同级低20%，结合自研算法后，算力利用率提升100%。不外，有市场新闻称特斯拉A15芯片已经迈入3nm造程，这场萦绕造程与算力的较量天堑还在不休推移。 或许没有Robotaxi的允诺，没有全自动驾驶的巨大愿景，你当然能够说它不够“酷”，但它的打法极度“比亚迪”，先把算力和节造权握在自己手里，再用规模把它摊薄到每一辆车。 王传福在5月28日的颁布会上说，比亚迪做电池起身，很早就意识到芯片的沉要性。早在2001年，比亚迪曾数次尝试收购国表芯片公司，但因本地政策律例调整未能成功。王传福称，若其时收购成功，比亚迪可能不会造车，而是成为一家顶级芯片造作公司。 “买不到芯片怎么办呢？买不到就自己干。”王传福说。2002年，比亚迪进军半导体行业，成立IC设计部，这是比亚迪半导体的前身，比收购秦川汽车正式造车还要早一年。 到2004年，比亚迪造车次年便成立了比亚迪微电子（后为比亚迪半导体）。2005年组建IGBT研发团队，2008年收购孝感中纬晶圆厂，买通了芯片设计与造作的IDM（垂止佧合造作）模式。在尔后的十几年里，比亚迪默默堆集了涵盖功率半导体（IGBT、SiC）、智能节造IC（MCU）、智能传感器在内的566款芯片，为比亚迪的芯片事业堆集了人才储蓄和技术实力。 2021年，比亚迪已经成为国内头部的车规级MCU厂商，昔时其MCU量产装车量已突破1000万颗。王传福其时称：“由于提前布局芯片自研，目前全球汽车行业经历的缺芯停产问题，比亚迪没有受到丝毫影响。” 与蔚幼理们只是自研智驾芯片的故事相比，比亚迪走的是厚积薄发的蹊径——自研芯片下场早、研发种类多，还占有自己的工厂，但迟迟未研发智能驾驶芯片。 王传福在颁布会现场泄漏，比亚迪目前占有超7000人的芯片研发团队，已建成4大芯片研发基地和5座晶圆造作厂，比亚迪称其是全球唯逐一家占有芯片全流程、全链路造作能力的车企。整个智能化方向的工程师规模超5000人，散布在感知、决策、规控、AI算法等各个细分领域。 为什么比亚迪到了必须自研智驾芯片的时刻？这里埋着供给链自主的伏笔。此前，英伟达Thor原定2000TOPS的量产版本，跳票两年后缩水至约700TOPS，多家主机厂及智驾规划商受到影响。一位靠近比亚迪的工程师曾通知《21汽车·一见Auto》，相迸宗英伟达的智驾芯片，部门国产芯片在研发工具链和算法部署效能等方面的成熟度仍有差距。 比亚迪自研璇玑A3，从架构、算力调度到功耗优化全链路把握设计自动权，后续车型OTA迭代、职能适配不再受表部芯片厂商的节拍限度。 璇玑A3的设计逻辑更靠近于定造化ASIC（专用芯片），即让芯片的微架构(RTL)、片上互联、NPU调度以及总线带宽，齐全适配比亚迪自身的感知算法与数据关环。 “电动化的上半场看电池，智能化的下半场看芯片。”王传福在颁布会现场点了然比亚迪自研芯片的意思。他介绍，璇玑A3是比亚迪“第567款车规级芯片”。这500多款芯片大多不为公家所知，但它们组成了电动车最基础的“神经系统”和“肌肉”。 模型架构的急剧演进是底子驱动力。端到端与视觉说话模型融合后，车端模型参数量从从前的1亿至5亿级跃升至20亿级，VLA（视觉说话作为）模型成为典型的算力密集型工作。云端大模型的参数量约为车端模型的35倍。车端算力不及，成为所有参加者的共同约束。 一位主机厂的智驾业务掌管人曾向《21汽车·一见Auto》坦言，算力不够就只能靠堆更大算力的芯片。即便行业普遍选取蒸馏技术，用云端大模型去训练车端幼模型，以此在有限算力下逼近大模型的能力，但硬件算力的天花板依然是不成逾越的。 目前主流高阶智驾规划多选取两颗英伟达Orin-X芯片，总算力约508 TOPS。这一算力支持VLA模型部署已显吃力。英伟达Thor芯片的功耗与散热问题进一步加剧了行业的算力焦虑，为国产代替打开了窗口。 比亚迪在软件层面同样有所作为。在日前的智能化战术颁布会上，比亚迪推出天神之眼自动驾驶版，支持L3与L4。这次比亚迪的智驾模型也升级至“物理AI大模型”。它融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达和导航信息，在云端通过世界模型进行场景合成、沉建、长尾场景库构建和关环仿真，再结合车端的物理约束和强化进建嘉奖信号，让智驾系统具备对物理世界法规的认知与预测能力。 新问界M9的规划是行业当前较激进的配置之一，全车40个智驾传感器，蕴含6颗激光雷达、3颗散布式4D毫米波雷达、11个高清摄像头。余承东明确暗示这套架构为L3筹备。全新L9搭载两颗自研5nm马赫100芯片，总算力2560 TOPS，同样覆盖360度激光雷达，全面支持L3级硬件冗余要求。 比亚迪在硬件和软件两端同时补上了此前相对落后的环节。除了智驾芯片表，面向L3/L4的天神之眼自动驾驶版将搭载超千线激光雷达、闪拍摄像头、双远红表摄像头，并建设全栈自研十沉冗余安整个系。 一位智驾工程师通知《21汽车·一见Auto》，L3与L2的性质区别在于责任主体。按SAE界说，L3系统激活期间由车辆全权掌管，直至系统要求收受。“L2则更像未成年人，行为后果由监护人承担。”他以为，L2时期存在大量吞吐地带，好比系统发出收受指令但留给驾驶员的反映功夫过短，中途出现问题若何定责？他以为后来推出智驾险，性质上是用保险产品添补责任缺口。 在颁布会现场，王传福称，比亚迪要在L2阶段即率先承担L3、L4阶段的责任。同时，比亚迪颁发城市领航安全兜底一年，在合规使用状态下因辅助驾驶导致的交通变乱，比亚迪全额赔付，不设上限、不走保险、不影响次年保费。