告别“暴力堆料”，理想汽车打破车载芯片“高算力低智能”困局

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03/05

当所有人都在卷算力的时候，理想汽车开始卷“数学定律”了。作者｜周永亮编辑｜郑玄2026 年，智能辅助驾驶领域最大的谎言可能正在被戳破——“算力越大，车就一定越聪明”。过去几年，车企们的军备竞赛逻辑一直很粗暴，谁的芯片算力高，谁的模型参数多，好像谁就站在食物链顶端。但理想汽车最近放出的一篇论文，指向了一个完全不同的方向：不是比谁的算力大，而是比谁把算力用得狠，能把有限的大脑容量用得更聪明、更高效，...

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年，智能辅助驾驶领域最大的谎言可能正在被戳破——“算力越大，车就一定越聪明”。过去几年，车企们的军备竞赛逻辑一直很粗暴，谁的芯片算力高，谁的模型参数多，好像谁就站在食物链顶端。但理想汽车最近放出的一篇论文，指向了一个完全不同的方向：不是比谁的算力大，而是比谁把算力用得狠，能把有限的大脑容量用得更聪明、更高效，...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN2026030517562695432294&s=b\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","isBrief":false,"type":0,"news_type":1,"symbol":"BK1539","symbol_name":"汽车股","start_time":0,"source_url":"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN2026030517562695432294&s=b","article_id":"2617543896","we_media_id":null,"thumbnails":[],"rights":{"source":"tencent","url":"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN2026030517562695432294&s=b","rn_cache_url":null,"customStyle":"body{padding-top:10px;}#news_title{font-weight:bold;#titleStyle#;}#news_description span{font-size:12px;#descriptionStyle#;}.footer-note{#statement#}","selectors":".mod-LoadTzbdNews, body","filters":".relate-stock, .hot-list, 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2000 个候选配置。这意味着什么？以前解决这个问题靠“试错”。算法团队要花几周甚至几个月训练模型、上车测试，不行再推倒重来。这是一个巨大的“黑箱”。现在，给定模型超参数，不用训练就能预测最终精度。这就从“黑箱试错”变成了“白盒预测”。但光预测精度还不够。车载大模型在运行时会产生大量临时数据，像同时打开几十个浏览器标签页一样疯狂吞噬内存。于是他们祭出了第二个武器，将经典的 Roofline 性能模型进行了“车载化革新”。传统 Roofline 模型只考虑计算和内存带宽的平衡，但大模型跑在车载 SoC 上，还有 KV 缓存、MoE 路由、注意力机制等一堆特殊负载在抢内存资源。研究团队首次系统性地把这些因素全部纳入建模，并在英伟达 Jetson Orin 和 Thor 平台上完成了实测验证。这相当于不仅看到了发动机的极限，还算清楚了油管、进气道对速度的制约。在两个模型的基础上，理想开发了 PLAS（帕累托最优 LLM 架构搜索）框架。你可以把它理解为一个“自动选配师”。给它输入芯片的硬件参数（算力、带宽、缓存层次）和工程约束（延迟、功耗、内存），它就能自动吐出最优的模型架构方案。如果说，以前换一款芯片，算法团队要花几个月重新设计和调优模型。那现在，理论上一周就能搞定。效果呢？也非常不错。优化后的模型在跟 Qwen2.5-0.5B 保持完全相同延迟的前提下，精度提升了 19.42%。同样的芯片，同样的速度，聪明了将近五分之一。02六个反直觉的发现比这个数学定律更有冲击力的，是他们总结出了六个大的发现，都在挑战现有的芯片和模型设计常识。其中最有冲击的一条是，决定车载 AI 实际表现的，往往不是芯片的峰值算力，而是它的内存带宽和缓存效率。打个比方，算力像厨师的刀工，而内存带宽像传菜的速度；厨师刀工再快，菜送不上来，整个厨房照样瘫痪。这也意味着，很多发布会上被大书特书的“XXX TOPS”算力数字，可能真没大家以为的那么关键。与此同时，另一个重磅发现同样值得芯片行业警醒：稀疏计算将成为车载 AI 的标配。理想发现，在车载这种“一次只处理一个请求”的典型场景下，一种叫 MoE（混合专家）的稀疏架构以 100% 的概率碾压了所有密集架构。通俗地说，这就像一个拥有 16 位专科医生的医院，每次看诊只需要 1-2 位专家上场就行，而不是 16 个人一起围着你转，这既省资源又更高效。这意味着未来的车载芯片必须“天生”就懂得稀疏计算和动态调度，而不是傻乎乎地把所有计算单元一起点亮。除此之外，三个工程层面的“坑”，同样值得关注：AI 推理分为“理解输入”和“逐字输出”两个阶段（Prefill 与 Decode），两者对硬件资源的需求截然不同。未来芯片不能是一条固定流水线，而要能根据阶段动态切换“工作模式”。同时，传统 Transformer 模型里一个叫 FFN 的关键模块，长期沿用 4 倍扩展比，但理想的实验证明这个“祖传参数”在车上是低效的，芯片内部的计算单元配比需要重新设计。再有，理论上把计算精度从高降到低（INT8 量化）应该快 2 倍，实际却只快了 1.3～1.6 倍。差距来自各种精度转换的“隐形税”，只有芯片从底层指令集就原生支持混合精度，才能把这笔“税”省回来。想靠压缩“白嫖”性能，没那么容易。前五条发现，表面上各说各的，但把它们摞在一起看，指向的是同一个结论：没有万能芯片，只有最适合特定场景的芯片。这意味着，只有自己最懂自己的算法需要什么，才能造出最高效的芯片。这也是理想自己做芯片的底层逻辑。03为马赫 100 铺路说到这儿，这篇论文的战略意图就很清楚了。它是理想的战略拼图之一，自研芯片马赫 100。根据披露的信息，马赫 100 是一颗 5 纳米制程的车规级芯片，预计 2026 年量产，首搭于全新一代理想 L9。其 Livis 版本搭载 2 颗马赫 100 芯片，芯片有效算力达 2560TOPS，是英伟达 Thor U 的 3 倍。但“3 倍”这个数字本身不是重点。更重要的是，马赫 100 是一颗“算法原生芯片”。它的微架构、内存子系统、计算单元配比，不是芯片团队拍脑袋定的，而是由软硬协同设计定律“算”出来的。打个比方，传统芯片像是先盖好房子再让住户适应户型；马赫 100 是先问清楚住户的所有需求，再定制每一面墙的位置。落到辅助驾驶体验上，这意味着同样的功耗和散热条件下，马赫 100 能跑更大、更聪明的模型。你的车在复杂路口的犹豫会更少，对异形障碍物的识别会更快，智能辅助驾驶的体验会从“能用”更进一步迈向“好用”。如果只把这篇论文看作理想秀一下“肌肉”，那就看浅了。往深一层想，这篇论文真正在做的事，是重新定义车载 AI 芯片的评价体系。过去，行业评判芯片好不好，看 TOPS 算力、看制程、看参数规格，这些规则都是芯片厂商定的。但这次理想本质上在说，这些指标不够用了，真正决定系统性能的是算法和硬件之间的匹配效率。再拉远一点看，过去十年，汽车行业的智能化经历了三个阶段：先是买芯片、跑别人的算法；然后是买芯片、跑自己的算法；现在，头部玩家开始走向第三步，自研算法＋自研算力，软硬一体。这条路，苹果在手机上走过，谷歌在云端走过，特斯拉在 FSD 芯片上走过。它们的共同经验指向同一个结论：软硬一体，才能带来极致的体验。理想这篇论文的意义，不在于它提出了多漂亮的数学公式，而在于它用一套可验证的方法论证明了，算法和芯片必须长在一起，才能把智能的上限真正打开。这道门槛，才是下一轮淘汰赛真正的分水岭。论文标题：《Hardware Co-Design Scaling Laws via Roofline Modelling for On-Device LLMs》（可点击文章最后阅读原文查看）*头图来源：理想汽车本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO极客一问你如何看待理想汽车的这篇论文？","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"1","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}

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