小米，小鹏，英伟达，与陷入尴尬的吴新宙
小米，小鹏，英伟达，与陷入尴尬的吴新宙
在小米YU7的信息公布的狂欢后，人们突然反应过来，通常新车向工信部备案，是提前三个月，但小米YU7此次却提前了半年。其中固然有雷军所谓“了解消费者喜好”的原因，但细心的人们很快挖出来，更核心的原因是英伟达Thor（雷神）芯片的再度延期。原定2024年中量产的芯片，“预计明年年中才能上车，且还是入门版”，很快，有内部人士称，小鹏和蔚来在考虑搁置采用Thor芯片。
互联网上关于此事的讨论大体分为两派：一派是“英伟达不行，最后还得是华为兜底”，一派是“英伟达估计要放弃智驾芯片业务了，反正在他们营收比重里，这块占比也不行”。这些都算是情绪化的表达和猜测，但情绪表达不容忽视的点在于，它依然在一定程度上折射消费者对当下商业的观察与思考，即：中国车厂对供应链的进一步管控，尤其是芯片自研的需求；与英伟达在智驾业务上的踟蹰，二者之间形成某种张力。
芯片自研
应该说，处于当前国际局势下的我国，芯片自研的需求本身就比其它国家更大。同时，智驾芯片这个品类本身，也是自研好过购买，有两个方面的原因：降本和最大化性能提升。
降本
芯片自研很重要的一个点是，在软件定义硬件的大条件下，可以裁减算法用不到的组件，进而降低成本。因为通常芯片厂的芯片是通用的，为了满足不同整机厂的差异化需求，会存在大量的设计预留。而对于车厂而言，这些它们实际用不到的功能，却也需要支付成本。
以特斯拉为例，根据佐思汽研的估算，特斯拉HW3.0（即其第一代FSD芯片）成本已降到了90100美元，而第二代FSD芯片的成本则在150200美元。而英伟达的Orin-X单颗芯片价格在400美元左右，Thor-X的单颗芯片价格则估计在600800美元之间，如果是Thor-X-Super，单颗价格则直接跳到了10001300美元之间。
图片：鑫椤智驾 数据来源：公开/业内信息
最大化性能提升
汽车智驾水平的核心在于算法，智驾等级越高，算法模型越复杂，但使用通用芯片，往往很难最大化发挥算法优势，实现最优性能。而解决这一问题的路径只有定制芯片和芯片自研。但定制芯片的一大顾虑，在于整机厂需要将自己的独特需求和对应用场景的理解分享给芯片设计公司，但这些是非常宝贵的know-how信息，容易在过程中泄密。
特斯拉自研芯片不无这方面的考虑，再加上马斯克希望实现一些前沿功能，于是做了自研。效果也很显著，特斯拉的芯片算力不是最高的，甚至其芯片制程也不是最先进的，但其智驾性能却被公认排在前列，芯片自研帮助特斯拉形成了行业里的领先地位。
特斯拉与英伟达芯片对比 图源： 辰韬资本
但相对来说，芯片自研的成本也较高，设计复杂、开发难度大、失败风险高，且从流片到过车规认证、完成功能验证，往往需要经历23次的迭代，要花35年的时间才能趋于稳定。再加上制造封测、因很多设备、材料被国外厂商垄断，价格高、数量少，投入会更高。根据中国（无锡）物联网研究院的研究，自研车规级芯片资本门槛非常高，基础芯片投入起步就是10亿元，再加上总体研发和运营，投资规模普遍在百亿元以上。而根据行业内专家的观点：如果芯片每年出货量低于100万，会很难收回成本。
特斯拉芯片自研后，国内随后跟进的是“蔚小理”三家。
蔚来
蔚来在2020年下半年组建了芯片团队，人数目前在800人左右，负责人来自华为海思。其自研的激光雷达在去年9月发布，代号“杨戬”，用于替代原有的FPGA和ADC等第三方芯片，能为蔚来每辆车节省几百元的BOM成本；其自研的智驾芯片“神玑NX9031”在今年7月流片成功，制程是5nm，算力预计超过1000 TOPS，会在2025 Q1首搭ET9。
从数值上来看，神玑NX9031的性能不错，再加上自研普遍更有品牌自我设计，性能上会进一步提升。这是值得期待的。李斌此前说的是，“很多环节要降本，只能自研”，蔚来为了给以后的智驾升级留出余地，目前是采用了4颗Orin-X，是所有品牌里最多的。而据李斌的表述，神玑NX9031一颗的性能可以替代Orin-X的四颗。
小鹏
小鹏也是在2020年搭建芯片团队，布局中美两地做芯片自研，目标锚定特斯拉FSD芯片。今年8月，小鹏宣布其图灵芯片流片成功。这一芯片是为端到端的大模型定制，集成2个自研NPU、2个独立ISP，用的是面向神经网络的DSA，稠密算力在500~750 TOPS，一颗可以替代3颗Orin-X，且未来会用于小鹏涉及到的AI汽车、AI机器人、飞行汽车等多项业务上。
理想
理想是在2022年上半年成立四川理想智动科技有限公司，以此布局芯片研发。目前理想是有200人的智驾芯片团队，自研智驾SoC芯片“舒马赫”。理想的芯片自研在“蔚小理”里起步晚一点，预计是在今年年底完成流片。
华为
另外不可忽视的芯片自研厂商是华为。华为布局芯片非常早，旗下鲲鹏、昇腾、麒麟、鸿鹄四个系列，分别对应CPU、AI加速器、手机、电视等不同品类。智驾的芯片是昇腾产品线的延伸。其主要的智驾域控制器的芯片方案是昇腾610，是华为自研的达芬奇结构，7nm制程，算力有两种，INT8算力200 TOPS，FP16算力100 TOPS，搭载于问界M5、M7、M9，智界S7，方程豹豹8等车型。
业内有一个小众说法是，今年算是中国芯片自研的元年，因为头部厂商的芯片都在陆续发布，且明年有望上车。Thor的延期对国内厂商来说不见得是一件坏事，因为总要有自研芯片与自研上车的阶段，中国对供应链的把控才能实现自足。只是在量产阶段，蔚小理相对来说流片时间短、验证需要时间，量产能力不如华为有先发优势。
总的来说，国内头部的主机厂基本在战略布局芯片自研，但以芯片为强项的英伟达，却似乎还没有想清楚要不要更大程度上地切入汽车业务。
英伟达惯性下的踟蹰
英伟达的汽车业务包括芯片、云端AI开发和训练、 Omniverse的高保真模拟三块。英伟达汽车业务副总裁Danny Shapiro在此前的采访中表示：“对我们来说，竞争本身不止关乎于芯片，也包括软件，而这还只是车内涉及到的东西，智驾本身还涉及到数据中心，且是非常重要的组成部分。”而这些是英伟达希望囊括到手中的业务。
英伟达涉及到的业务板块 图源：官网
但与之相对的，则是汽车业务在英伟达内部占比一直很小，最近英伟达公布的其2025财年第三财季业绩显示：其汽车业务收入4.49亿美元，环比增长了30%，但在英伟达当季的收入351亿美元中，只占了1.27%。
但这并不是英伟达才切入汽车业务，2016年左右，英伟达的自动驾驶团队就成立了。2020年6月，英伟达和奔驰官宣合作，为奔驰下一代车型提供AI软件架构，包括自动驾驶软件方案、智能座舱等。并且，奔驰给出了他们的最大诚意——在基础研发费用外，再按奔驰新产品的销售分成。
这在当时，应该算是英伟达汽车业务的唯一现金牛，但在其给奔驰展示实车智驾能力时，却侧后方倒车连试几次都没成功。现场气氛降至冰点。
但英伟达的研究水平其实不弱。2015年，英伟达就有人提出了“端到端”神经网络的自动驾驶，并且有了初步的demo，当时业内有人用它来做了端到端的泊车，但因人们难以知道端到端神经网络的真正工作原理，是个黑盒，因此弃用。
而英伟达的前两位汽车业务负责人，David Nister和Sarah，能力也不差。
前者David在特斯拉担任自动驾驶副总裁时，曾亲手搭建了特斯拉的自动驾驶视觉团队，并在入职英伟达后，在英伟达原有的基础上搭建了一个L2自动驾驶团队。他们尝试比较激进的方案，在2019年时就在不需要高精地图的情况下，让工程师在硅谷101高速公路上正常行驶。只是发挥不稳定。
后者Sarah时英伟达“计算机视觉”团队的早期成员之一（算是其自动驾驶团队的前身），任自动泊车技术主管，后跟随一个自动驾驶VP跳去无人车独角兽Zoox，在后者被收购后回到英伟达，逐渐统管英伟达整个自动驾驶团队。不过Sarah的管理比较宽松，而David偏学术，在英伟达自动驾驶团队从几十人扩大到上千人的过程里，他们却还是大多数时间在车库做测试，而不是在开放道路上做大规模路测。
起步早、有创新点，但量产落地能力不足，可以说是英伟达汽车业务部门的基本情况。
但英伟达又不愿只做一个芯片提供商。Mobileye的模式就是交付和其算法绑定的芯片，客户拿到的是一个无法修改的“黑箱”，没有软硬件自主权，但也因此不用再自行开发算法，相当于节省研发成本。但英伟达的模式则更偏向于提供高算力芯片和完整的工具箱，让车企基于英伟达的硬件自行开发软件算法，并在一整个流程上提供支持。
在自动驾驶的脉络上基于芯片的核心一网打尽，是英伟达想做的事。但当时的团队没有这个能力，黄仁勋才因此锚定了吴新宙。
吴新宙在小鹏做的自动驾驶，在两件事上给英伟达人留下了震撼的印象。
一次是2020年P7上市，小鹏在英伟达仅有30 TOPS算力的Xvier芯片上实现了L2级自动驾驶量产。
“小鹏在Xvier上用了两个激光雷达、 6 个摄像头的方案，没想到居然真的成功了。我们根本做不出来。”英伟达自动驾驶部门的人评价。并且，吴新宙做到这一步只用了一年。
小鹏P7i，P7的升级款 图源：官网
第二次震撼，是吴新宙带着近千人团队，在两颗Orin-X芯片上跑通了不依赖高精度地图的XNGP。
应该说，吴新宙验证的是“自动驾驶软件耦合SoC芯片如何做到效果最大化”，而这一特质正是英伟达需要的。更不要说，在全球市场上，英伟达最大竞争对手高通，不仅把8155迅速塞进一半的全球智能化座舱市场，在2022年5月跟大众全球签订一份为期 5 年的自动驾驶SoC合同，还拿下了宝马的项目。这让黄仁勋有些着急，他给吴新宙抛去橄榄枝，后来，吴离开小鹏汽车，进入英伟达负责汽车业务。
黄仁勋的领导风格是：对VP严苛，对工程师态度如沐春风，他信奉的员工管理理念是：尽量给他们创造一个安全的环境，因为人在安全环境里才有创造力，才愿意去冒险。2008年经济危机时，黄也没有通过大规模裁员来降本，而是选择高管在内的所有人集体降薪10%。
这使得英伟达的执行层相对宽松，或者换句话说，“其自动驾驶团队紧迫感不足”是大多业内人的共识，在国内智驾疯狂内卷“大小周”、“007”时，英伟达依然没有加班文化。
而吴新宙本身是一个非常雷厉风行、习惯于“连轴转”的人。在小鹏时，中美两地智驾团队轮流干活，中国团队白天测试，调整后交付一版软件；晚上接棒给美国团队，后者开干再迭代一版，而吴新宙是一定会去衔接两边工作的。同时，2020年还处于疫情阶段，吴新宙定居美国，往返不便，但还是会频繁来往两地，密集测试。
进入英伟达后，因其全球团队“拼/卷”的氛围不够，吴新宙在中国区大力招人，甚至北京原有办公室坐不下来，新开了一个办公室，目前英伟达中国区员工差不多在3600人左右。
但即使如此，英伟达目前的智驾方案，“仍在跑通0-1的阶段，”一位接近英伟达的业内人士说，“吴新宙很拼，几乎每天都上车测demo，demo每天得更新。”而英伟达第一版主打是全国能开、不依赖高精地图。
但国内头部现在已经普遍在提“端到端”，“点位到点位”，以及VLM的解决方案，英伟达目前在做的，依然是国内行业头部智驾玩家一年前的路径。
英伟达内部的文化，外部竞争对手的快速转变，可以说都给吴新宙带来挑战。但更重要的应该是企业基因及汽车业务在英伟达内部的话语权问题。
业内共识是：数据中心是当下，汽车产业是未来。
因为GPT的泡沫苗头已经开始显现，而智驾经过过去十多年的发展后，到达了技术与商业得以耦合的时间节点。
但是，英伟达的汽车业务在集团里占比一直很低，从和奔驰官宣合作到现在，汽车业务一直没有很大起色。同时，被大家寄以希望的智驾芯片业务，也没有想象中那么高的收益，目前主流的Orin-X出货量不大，且集中在中国市场，而非全球市场。
可以看到，黄仁勋希望能赶上下一波封口，“因为自动驾驶接下来1~2年不能落地，后面就跟不上了”（吴新宙的判断），但他又似乎并没有调动更多资源去达成这一目标的动力。说到底，英伟达依然是一个以“制造”为圆心决策的企业，后来所有关于智驾的别的汽车业务，都是基于“芯片”这个核心生长出来的，但智驾本身又是一定要把软件置于最高优先级的一件事。这是很多传统车厂转型艰难的原因，因为从理念到组织架构都要经历一次大变。英伟达更像是希望抓上这一波风口，前后换了三位负责人，但内部营收占比只有1%的业务，很难像做智驾的主机厂或智驾供应商那样全力以赴。即使是吴新宙，也需要适合他的土壤。
况且，还有量产能力。在英伟达只能追赶国内头部厂商的智驾能力时，国内车厂/供应商却已在量产落地，但这一步对英伟达而言还遥遥无期。
就像江湖传闻，吴新宙对友人透露的信息：“英伟达的汽车业务做不好，可能是黄仁勋也没有想得很清楚”，或者说，他想了一部分，但要大幅转向，对英伟达这样一家庞大企业来说，转向不易。
在今年出吴新宙的履新发言里，英伟达AV2.0的核心技术优势，在于Thor芯片，一是可以看到它依然以“硬件”为主，二是在Thor一再延期后，国内车厂正在更大幅度地转向自研，在英伟达过往惯性的迟疑里，很难说留给它的时间窗口还有多久。
尾声
吴新宙在小鹏的经历，是从芯片到车载一线锻炼、验证了从芯片到自动驾驶这条路能走通。他在小鹏做的事，是让大家看到：芯片被软件所证明，才是真正的自动驾驶芯片，而这一视角的切入，自动驾驶与智驾芯片的路径都变得清晰。
而进入英伟达，因其软件与工程化的本领，则极其适合“锻造”更好的自动驾驶芯片和前装解决方案。从彼此抱负的视角来说，吴新宙与英伟达当下希望达成的目标是一样的，只是在这智驾决赛局，这一次他是否能做成，需要打一个问号，等待时间验证了。