王傳福為什麼掏出一顆算力"不炸裂"的芯片？造芯，比造車還早一年。21世紀經濟報導記者 焦文娟過去幾年，比亞迪在智能化上的策略一直是務實到近乎保守，用董事長王傳福自己的話說，"做得多，說得少"。5月28日，王傳福在發佈會現場從懷中掏出一顆自研芯片 -- -- 璿璣A3，這是比亞迪的第567款車規級芯片，也是比亞迪第一款自研的智駕芯片。璿璣A3的製程是4nm，單顆算力約700TOPS，三顆協同超2100TOPS，支援L3/L4自動駕駛，功能安全等級ASIL-D。與此同時，比亞迪將智駕模型切換到了行業共識的路線，即世界模型，讓系統不再依賴高精地圖和預設規則，而是學會推演物理世界的因果關係。今年，車企流行講新故事：有的入局具身智能，有的投身飛行汽車。比亞迪的動作看起來更"重"，它正在把造車以外的業務，大規模放在聚光燈下，比如半導體業務、儲能業務等。這當然是為了給資本市場更多想像空間。但提升估值的前提，是必須讓市場相信，比亞迪的智能化不再是短板。自研智駕芯片讓比亞迪得以構建起更深的護城河。因為在外購芯片時代，算法要適配別人的硬件架構，同時無法避免算力利用率損耗。Tesla的經驗已經證明，自研芯片結合自研算法能夠把這種損耗降到最低，同時可以減少支付給供應商的開發溢價等費用，成本也能相應優化。 "外購芯片就像買精裝房，自研相當於自己買地建別墅。"王傳福在發佈會上說。智駕模型的升級則能夠把比亞迪龐大保有量帶來的數據優勢，轉變成模型動態迭代的養分，讓模型更好地理解物理世界。為了搶跑L3，比亞迪選了一條最不像"科技公司"的路來打這場仗，想用製造業的邏輯做智能化，用規模和垂直整合換時間。為什麼發佈一顆算力"不夠炸裂"的芯片？王傳福在發佈會現場說，三顆算力達到2100 TOPS，計算下來單顆算力約為700 TOPS。對比行業主流智駕芯片來說，比亞迪此次的參數並不拔尖。在目前上車的智駕芯片中，理想單芯算力最高，馬赫M100芯片單顆算力已經達到1280TOPS；蔚來視覺感知最強，神璣芯片NX9031的ISP（圖像信號處理器）處理能力是英偉達Orin的約3.5倍，內存帶寬達到546GB/s，是英偉達Thor-U的兩倍。小鵬走高效實用路線，但CPU核心最多，達40核，可以保障車機的流暢運轉。這似乎不符合比亞迪通常的敘事。過去幾年，這家公司在電動化領域拿出的東西，要麼技術領先，要麼成本碾壓。為什麼比亞迪發佈一顆算力"不夠炸裂"的芯片？行業的共識是，製程、架構、內存帶寬以及軟件適配度，共同構成了智駕系統的真實性能邊界，而目前參數量注水正在失去公信力。蔚來總裁秦力洪日前在樂道L80上市群訪中曾明確表示，當前行業存在稀疏算力、稠密算力等不同統計口徑，算力數值普遍注水3-6倍，"真實算力才是核心"。而算力的差距，很大程度上由製程決定。璿璣A3在國產芯片里製程領先，為4nm。數字越小，意味著晶體管密度越高，在同樣面積下塞入更多計算單元，製造難度翻倍上漲。王傳福將4nm車規芯片的研發難度類比為"消費級2nm"。這不僅是因為製程的先進，更是因為車規級芯片需要在零下40度至零上150度的極端溫差下，保證10年以上、15萬公里的零失效運行。比亞迪介紹，璿璣A3單位算力功耗較同級低20%，結合自研算法後，算力利用率提升100%。不過，有市場消息稱TeslaA15芯片已經邁入3nm製程，這場圍繞製程與算力的競賽邊界還在不斷推移。或許沒有Robotaxi的許諾，沒有全自動駕駛的宏大願景，你當然可以說它不夠"酷"，但它的打法非常"比亞迪"，先把算力和控制權握在自己手裡，再用規模把它攤薄到每一輛車。25年前，比亞迪差點成為一家芯片公司蔚小理掀起自研智駕芯片潮，2024年，蔚來和小鵬的智駕芯片相繼流片成功；2026年5月，理想自研的"馬赫M100"芯片亮相。但外界鮮少知道的是，比亞迪造芯時間更早，甚至比造車還早一年。王傳福在5月28日的發佈會上說，比亞迪做電池起家，很早就認識到芯片的重要性。早在2001年，比亞迪曾數次嚐試收購國外芯片公司，但因當地政策法規調整未能成功。王傳福稱，若當時收購成功，比亞迪可能不會造車，而是成為一家頂級芯片製造公司。"買不到芯片怎麼辦呢？買不到就自己幹。"王傳福說。2002年，比亞迪進軍半導體行業，成立IC設計部，這是比亞迪半導體的前身，比收購秦川汽車正式造車還要早一年。到2004年，比亞迪造車次年便成立了比亞迪微電子（後為比亞迪半導體）。2005年組建IGBT研發團隊，2008年收購寧波中緯晶圓廠，打通了芯片設計與製造的IDM（垂直整合製造）模式。在此後的十幾年里，比亞迪默默積累了涵蓋功率半導體（IGBT、SiC）、智能控制IC（MCU）、智能傳感器在內的566款芯片，為比亞迪的芯片事業積累了人才儲備和技術實力。2021年，比亞迪已經成為國內頭部的車規級MCU廠商，當年其MCU量產裝車量已突破1000萬顆。王傳福當時稱："由於提前佈局芯片自研，目前全球汽車行業經曆的缺芯停產問題，比亞迪沒有受到絲毫影響。"與蔚小理們只是自研智駕芯片的故事相比，比亞迪走的是厚積薄發的路徑 -- -- 自研芯片下場早、研發種類多，還擁有自己的工廠，但遲遲未研發智能駕駛芯片。王傳福在發佈會現場透露，比亞迪目前擁有超7000人的芯片研發團隊，已建成4大芯片研發基地和5座晶圓製造廠，比亞迪稱其是全球唯一一家擁有芯片全流程、全鏈路製造能力的車企。整個智能化方向的工程師規模超5000人，分佈在感知、決策、規控、AI算法等各個細分領域。璿璣A3是第567款，是比亞迪第一款從"電力電子"跨越到"高性能計算"的芯片。為什麼比亞迪到了必須自研智駕芯片的時刻？這裏埋著供應鏈自主的伏筆。此前，英偉達Thor原定2000TOPS的量產版本，跳票兩年後縮水至約700TOPS，多家主機廠及智駕方案商受到影響。一位接近比亞迪的工程師曾告訴《21汽車·一見Auto》，相比於英偉達的智駕芯片，部分國產芯片在研發工具鏈和算法部署效率等方面的成熟度仍有差距。比亞迪自研璿璣A3，從架構、算力調度到功耗優化全鏈路掌握設計主動權，後續車型OTA迭代、功能適配不再受外部芯片廠商的節奏限制。在架構端，通用芯片為了兼顧多方需求，往往存在算力浪費或瓶頸。璿璣A3的設計邏輯更接近於定製化ASIC（專用芯片），即讓芯片的微架構(RTL)、片上互聯、NPU調度以及總線帶寬，完全適配比亞迪自身的感知算法與數據閉環。成本也被視為自研智駕芯片更關鍵的考量。李斌曾表示，神璣NX9031上車後可帶來約1萬元級別的單車成本優化。"電動化的上半場看電池，智能化的下半場看芯片。"王傳福在發佈會現場點明了比亞迪自研芯片的意義。他介紹，璿璣A3是比亞迪"第567款車規級芯片"。這500多款芯片大多不為公眾所知，但它們構成了電動車最基礎的"神經系統"和"肌肉"。智駕芯片的真正戰場在L3L3級自動駕駛正在重新定義智駕芯片的算力需求。模型架構的快速演進是根本驅動力。端到端與視覺語言模型融合後，車端模型參數量從過去的1億至5億級躍升至20億級，VLA（視覺語言動作）模型成為典型的算力密集型任務。雲端大模型的參數量約為車端模型的35倍。車端算力不足，成為所有參與者的共同約束。一位主機廠的智駕業務負責人曾向《21汽車·一見Auto》坦言，算力不夠就只能靠堆更大算力的芯片。即便行業普遍採用蒸餾技術，用雲端大模型去訓練車端小模型，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可踰越的。目前主流高階智駕方案多採用兩顆英偉達Orin-X芯片，總算力約508 TOPS。這一算力支撐VLA模型部署已顯吃力。英偉達Thor芯片的功耗與散熱問題進一步加劇了行業的算力焦慮，為國產替代打開了窗口。比亞迪在軟件層面同樣有所動作。在日前的智能化戰略發佈會上，比亞迪推出天神之眼自動駕駛版，支援L3與L4。此次比亞迪的智駕模型也升級至"物理AI大模型"。它融合鏡頭、激光雷達、毫米波雷達和導航信息，在雲端通過世界模型進行場景合成、重建、長尾場景庫構建和閉環仿真，再結合車端的物理約束和強化學習獎勵信號，讓智駕系統具備對物理世界規律的認知與預測能力。同時基於超315萬輛搭載輔助駕駛系統的車輛，每天生成超2億公里行駛數據，構建起自主進化的數據飛輪。但進入L3級別，更大算力的芯片只是起點。L3要求系統級全域冗餘，即感知、決策、執行每一環節都須有備份。新問界M9的方案是行業當前較激進的配置之一，全車40個智駕傳感器，包括6顆激光雷達、3顆分佈式4D毫米波雷達、11個高清鏡頭。餘承東明確表示這套架構為L3準備。全新L9搭載兩顆自研5nm馬赫100芯片，總算力2560 TOPS，同樣覆蓋360度激光雷達，全面支援L3級硬件冗餘要求。比亞迪在硬件和軟件兩端同時補上了此前相對落後的環節。除了智駕芯片外，面向L3/L4的天神之眼自動駕駛版將搭載超千線激光雷達、閃拍鏡頭、雙遠紅外鏡頭，並配備全棧自研十重冗餘安全體系。如果說硬件與軟件是技術層面的補課，那麼比亞迪在責任歸屬上的動作，則是在制度層面為L3落地掃清障礙。一位智駕工程師告訴《21汽車·一見Auto》，L3與L2的本質區別在於責任主體。按SAE定義，L3系統激活期間由車輛全權負責，直至系統請求接管。"L2則更像未成年人，行為後果由監護人承擔。"他認為，L2時期存在大量模糊地帶，比如系統發出接管指令但留給駕駛員的反應時間過短，中途出現問題如何定責？他認為後來推出智駕險，本質上是用保險產品填補責任缺口。在發佈會現場，王傳福稱，比亞迪要在L2階段即率先承擔L3、L4階段的責任。同時，比亞迪宣佈城市領航安全兜底一年，在合規使用狀態下因輔助駕駛導致的交通事故，比亞迪全額賠付，不設上限、不走保險、不影響次年保費。市場可以感知到的是，比亞迪不遺餘力在推進智能駕駛在市場普及，以規模培養用戶習慣。L3前夜，比亞迪不想做只會跟牌的玩家。