中国智驾芯片正朝高性能、大算力突破，自主研发芯片的车企也越来越多。与此同时车企同样也在布局云端算力，作为训练自动驾驶的重点资源。
这是今年 1-4月ADAS域控芯片的装机量排行榜，英伟达Orin-X，特斯拉FSD，英伟达Orin-N，总计占据了73%的市场份额。华为昇腾系列由于华为越来越大的朋友圈，以及问界车型持续热销，份额也超过了10%。地平线征程系列芯片，主要拿中低端市场，加起来也有8%的份额。
从这组数据可以看出，智能汽车的高端芯片，主要市场仍然在美国企业手中，中国品牌的智驾芯片，严重依赖英伟达。比如，目前主流的，支持城市领航辅助的智驾系统，基本都是双Orin-X方案，蔚来，甚至每台车都要装四片Orin-X芯片。
我们曾说过，算力，就是智能车时代的马力。马力代表着你能跑多快，而算力代表着你能有多聪明。
既然算力已经是决定脑袋的关键因素了，所以还把它托付给随时断供的美国企业，就显得不太灵光了。所以，目前蔚来，小鹏，理想，小米都在自研智驾芯片了。自研的目的不仅仅是摆脱海外供应商的依赖，还有一个很重要的原因，就是通过软硬件协同，提高算力利用率，加快智驾研发的效率。
前不久，小鹏G7正式亮相，何小鹏说，1+1+1=9，啥意思呢，就是说小鹏G7上的三颗图灵芯片的算力，跟9颗Orin-X差不多。蔚来在最新的5566上，也终于把四颗Orin-X换成了自家的神玑NX903，李斌也说，算力非常强大，一颗顶四颗。大家似乎都在默契地把算力和智驾能力划上等号，想用这种方式，尽快占领用户的心智。
但事实上，我要告诉大家，算力虽然能够代表你有多聪明，但它并不代表你做出来的事情，效果有多好，原因有三个。
第一，当前智驾芯片基本都属于异构集成芯片，有负责逻辑控制的CPU，有承担玩PG电子游戏时常遇到哪些问题？如何解决？传感器融合的GPU，有专攻深度学习的NPU，还有执行高频重复任务的ASIC，每个部分的算力利用率是不一样的，所以芯片总体的算力数字，不能代表应玩PG电子游戏时常遇到哪些问题？如何解决？用于智能驾驶的算力能力。
第二，与超高的芯片算力相比，自身的内存带宽，数据调用，以及芯片之间的通讯延迟，同样会影响到智能驾驶的实际效果。
第三，部署在车端的AI模型，对于自动驾驶能力的影响，跟算力同等重要。甚至在当下，很多车企还没有压榨出智驾芯片全部算力时，AI模型的重要性，甚至是比车端算力还要更高的。
那么问题来了，怎么让部署在车端的AI模型，能够发挥算力优势，并且有很好的实际表现呢？答案就在云端算力上。
什么是云端算力？就是通过互联网，远程调用数据中心的大规模服务器资源，然后实现数据处理，模型训练，实时分析之类的能力。这些云端算力也是来自于一座一座的数据中心，它们有的在贵阳，有的在西安，有的在乌兰察布。
车端算力，我们常用多少多少TOPS，而云端算力呢，我们常用多少多少EFLOPS，一个是终端设备的算力单位，一个是超算平台的算力单位，大家可以粗暴地理解成，1EFLOPS差不多相当于10的六次方TOPS，但是要知道，超算平台通常用的都是浮点运算，跟终端设备的定点运算是不一样的，就可以了。
那这个两种算力单位的差异，其实也就说明了云端算力和车端算力能力和功能上的差异。
云端算力强，并且是集中化管理，可以弹性拓展算力需求，所以非常适合参数量巨大的AI模型训练，比如自动驾驶将来要用到的VLA模型。
但同样，由于云端算力需要靠网络传输数据，实时性较差，而且要把车辆数据上传到网络，所以数据隐私以及网络稳定性，成为使用云端算力需要考虑的问题。
所以，现在的智能驾驶辅助的软件方案，基本都是云端训练，然后车端部署，再通过车端收集数据，传给云端继续训练，然后再把更厉害的AI模型OTA到车端，这样，就形成一个持续升级的闭环。
而部署在车端的AI模型，由于是已经训练过的成熟模型，只需要负责执行就可以了，性能，能耗，算力的要求都没有那么高，并且因为在本地部署，还更容易实现自动驾驶需要的低延时，高精度。
而除此之外，各家头部车企现在不都是在搞世界模型么，就是一种能够模拟真实世界的物理交互模型。通过这个世界模型能够生成非常接近真实世界的视频数据，用于训练自动驾驶甚至是机器人。而这个世界模型则需要更多参数，更多算力，这都是云端算力能够发挥价值的地方。
自动驾驶，从规则驱动变为AI驱动之后，比拼的，就只是各家的时间效率了，而自动驾驶的效率怎么提升呢，其实还是由于算力，算法，数据同时决定的。
这三者，会在云端算力和车端算力，进一步协同，最终，才能决定自动驾驶方案的高度。
如果把智能汽车作为一个智能体的话，我们觉得，车端算力，就像是它的四肢，要确保安全与实时性，并且需要持续突破芯片效能的边界；而云端算力，就像它的中央大脑，通过超算集群与数据闭环能力，驱动算法不算地进化。
未来的车企竞争一定会围绕车-云-路一体化架构展开，而车端和云端算力的跃升，也许就是自动驾驶的胜负手。
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