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老黄刚走全球最强算力Robotaxi方案落地中国
作者:小编 日期:2025-07-25 点击数: 

  最强算力Robotaxi“方案”,同时也是量产车型,智能车参考前不久还详细体验过。

  车还是一样,只不过跟上个月相比,文远知行这款GXR有了巨大的升级迭代,算力从1300TOPS直接涨到2000TOPS。

  100%车规,一开始研发的目标就不是单一的技术验证或测试,而是真正的量产、运营,所以文远能在同款同架构的Robotaxi车型上迅速无缝切换。

老黄刚走全球最强算力Robotaxi方案落地中国(图1)

老黄刚走全球最强算力Robotaxi方案落地中国(图2)

  单片算力1000TOPS,文远知行HPC 3.0采用双芯片方案,使得线TOPS。

  被广泛讨论关注,除了因为这是全球最强算力Robotaxi方案,同时还是L4赛道全球首个量产的英伟达Thor方案。

  2022年9月英伟达Thor首次发布时,黄仁勋用“2000TOPS”核弹算力震惊了自动驾驶和车圈。但2025年量产搭载的是700TOPS的Thor-U型号,而且还不包括舱驾融合。

  与头部车企自研的2000TOPS算力配置不同,文远知行HPC 3.0的芯片来自被广泛认可的英伟达;结合文远本身也是L4赛道中唯一有稳定量产L2项目和渠道的玩家(与博世、奇瑞的合作)……所以也可以认为算上L2+的广义自动驾驶赛道里,HPC 3.0是目前算力最大的通用计算平台。

老黄刚走全球最强算力Robotaxi方案落地中国(图3)

  同时和辅助驾驶的超大算力方案相比,HPC 3.0的芯片数量更少,功耗更低,分工更明确。双Thor-X体现的是L4玩家对性能、可靠性的执着。

  技术层面上,L4阵营现在正在从之前模块化、定制化的技术路线,转向大模型、VLA、世界模型、规则算法等等综合技术体系,融合L2“车位到车位”强泛化性优势的同时,又解决掉辅助驾驶安全下限模糊的问题。

  所以L4需要2000TOPS算力的理由之一,就是多传感器之外,车端模型规模在快速增加。

老黄刚走全球最强算力Robotaxi方案落地中国(图4)

  其实,L4阵营对端到端、多模态、世界模型的预研和认知丝毫不比L2赛道的玩家晚。

  只不过包括文远知行在内,几乎所有实力玩家都认为——自动驾驶是一个复杂的系统工程,不存在一招制敌的“银子弹”,所以看待单点技术突破反而更理智,不会把希望寄托在某种方法上,反而是不断融合改进自己的技术体系。

  比如前不久刚刚结束的CVPR 2025,Waymo的主题演讲就是关于世界模型的。

  文远知行其实对这个问题的认知更深刻,因为它既有L4的大规模落地经验,同样也有L2量产项目。2024年文远知行的端到端大模型就已经上车,同样基于自研的WeRide One平台构建,被文远应用到了L4无人驾驶和ADAS辅助驾驶方案中。

老黄刚走全球最强算力Robotaxi方案落地中国(图5)

  在算力数值之外,文远选择Thor-X作为Robotaxi底层算力核心的另一理由是:对VLM、VLA这样的多模态大模型做了特定优化支持。

  比如优化后的Blackwell架构一是支持更高精度即FP16,另一个就是更好地支持MoE模式。

  所谓混合专家模型 (MoE) ,其实就是将传统Transformer模型中的每个前馈网络 (FFN) 层替换为MoE层,其中MoE层由一个门控网络和若干数量的专家组成。

  MoE的出现主要是为了应对超大规模LLM训练,例如万亿级参数规模的训练,能够大大提高LLM大模型训练效率,减少计算时间。

老黄刚走全球最强算力Robotaxi方案落地中国(图6)

  若算力是L4技术栈向多元化、大模型化发展的基础需求,那么仅从数值上看,多上几块Orin好像也能满足需求。

  但业内专家告诉智能车参考,Thor单芯片算力比双OrinX算力更大,同等算力数值下减少了芯片数量,简化了片间通信,降低了系统复杂度,实际上域控系统成本相比多Orin更低,性能更好。

  所以这也是新技术体系要求下,L4需求Thor-X的必然性。因为多Orin的方案对于L4玩家来说,真的是一种“枷锁”。

  假设技术问题能解决,从经济性考虑,用10块Orin拼凑出一个2000TOPS+的计算平台,无论是采购成本还是后期能耗,都是离谱且行不通的。

老黄刚走全球最强算力Robotaxi方案落地中国(图7)

  HPC 3.0已通过AEC-Q100、ISO 26262、IATF 16949等多项车规,满足ASIL-D级安全要求。

  故障率低于50 FIT,也就是每10亿小时故障次数不到50次;平均无故障工作时间(MTBF)高达12-18万小时,设计寿命达10年30万公里。

  适应极端环境(-40℃至85℃),通过高温老化、机械冲击、盐雾腐蚀等全场景测试,并且符合全球VOCs环保标准…

  物理层面的“车规”意味着文远Robotaxi可以部署在全球任何主流人口聚集地区。

老黄刚走全球最强算力Robotaxi方案落地中国(图8)

  “落地运营”这个层面上,无论中东、东南亚、欧洲等等国际市场,文远都能快速合规达标,无障碍部署。

  中国、阿联酋、瑞士…文远知行的Robotaxi服务已经遍布全球3个国家8座城市,名副其实出海No.1,现在又要提速了——就在昨天,文远知行官宣启动沙特首个Robotaxi试运营服务,也是目前沙特国内唯一一个Robotaxi试运营服务。

  文远知行率先量产2000TOPS的HPC3.0,其实是L4赛道的“分水岭”

  L4玩家开始融合L2“车位到车位”的方法经验——多模态大模型,又因为L4对冗余、可靠的高要求,产生了比L2+更大的算力需求。

老黄刚走全球最强算力Robotaxi方案落地中国(图9)

  就整个广义自动驾驶赛道来说,文远知行的HPC 3.0就是现在理念最前沿、能力最强、技术兼容性最好的量产计算方案。

  通过Thor-X支持的HPC 3.0,文远知行有条件探索更进一步的规则+模型的多元技术体系,自证泛化性、安全性可以共存。

  如果文远知行能统一融合L4、L2架构,Robotaxi“地理围栏”范围就有希望逐渐扩大到普通乘用车一样的程度,到这一步实际上地理围栏就已经不存在了,升维降维之争也会彻底终结。

老黄刚走全球最强算力Robotaxi方案落地中国(图10)

  当然从眼下L4竞速来看,HPC 3.0的合作模式也是Robotaxi出海落地最便捷、成本最经济的路线。

  L4赛道现在是史无前例的机遇和史无前例的危机并存,一方面是政策、供应链利好不断,落地可期;

  但另一方面特斯拉异军突起,用完全不同的理念、技术和迭代速度冲击传统玩家。

  文远知行率先在L4赛道量产普及Thor-X,实际也是这家Robotaxi公司一以贯之的知名风格——行胜于言,少说多做,做到再说。

老黄刚走全球最强算力Robotaxi方案落地中国(图11)

  在自动驾驶领域,文远知行不算是时常出现在舆论里的玩家,即便其有“赵晓卉”这样更容易出圈的娱乐话题,也几乎很少出现在非技术的热议中。但文远知行又毫无疑问是中国乃至全球范围内,Robotaxi技术和落地案例里,绕不过去的玩家——不仅是技术的先进性,而且是落地的广度和规模。

  而现在,全球最强Robotaxi计算方案,就是文远知行行胜于言的最新案例。

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