在智能驾驶领域，一场由算力驱动的技术革命或正在加速推进。据称，小鹏汽车与华为的合作将更进一步，或许小鹏汽车将采用华为昇腾芯片来加强其算力建设，这不仅标志着两家公司在技术上的深度绑定，也预示着智能驾驶行业正在进入“算力为王”的新时代。这场合作背后，既有技术互补的现实需求，也有行业格局重塑的深远意义。
一、智能驾驶的算力军备竞赛
随着自动驾驶技术的逐步成熟，算力已经成为决定智能驾驶系统性能的关键因素。从特斯拉的FSD芯片到英伟达的DRIVE Orin平台，各大厂商都在通过提升芯片算力来抢占技术制高点。数据显示，特斯拉的FSD芯片算力达到144 TOPS，而英伟达的DRIVE Orin平台更是高达254 TOPS，这些芯片为自动驾驶系统提供了强大的计算支持。
小鹏汽车近年来在智能驾驶领域的快速崛起，离不开其对算力的持续投入。2024年，小鹏汽车基于阿里云的强大算力支持，已经实现了超过10亿公里的驾驶视频训练，结合646万公里的实车测试与模拟测试，大幅提升了智能驾驶技术的迭代速度。然而，随着端到端技术的引入，小鹏对算力的需求进一步增加。端到端技术通过神经网络从输入到输出直接生成驾驶指令，简化了训练流程，但对算力的要求也更高。这种技术架构要求芯片能够在短时间内处理大量数据，实时做出决策。
图：小鹏汽车副总裁“托马斯电火车”表明小鹏和华为的深度合作
二、华为昇腾芯片的崛起
华为昇腾芯片的崛起为小鹏汽车提供了新的选择。昇腾910芯片以其256 TFLOPS的半精度浮点运算能力，成为目前单芯片计算密度最大的AI芯片之一。相比英伟达的H100芯片，昇腾910在功耗效率上表现更优，以310W功耗实现320 TFLOPS的算力，而H100则需要400W功耗。此外，昇腾910支持多种AI框架的灵活扩展，包括华为自研的MindSpore框架，这为小鹏汽车在智能驾驶算法开发上提供了更多可能性。
华为昇腾芯片的另一个显著优势在于其性价比。昇腾910B的单价约为1.7万美元，而英伟达H100的单价超过3万美元。在当前国际形势下，美国对高端芯片出口的限制，使得昇腾芯片成为国内企业的重要选择。小鹏汽车通过与华为合作，不仅能够降低硬件成本，还能在政策支持下加速技术落地。
三、端到端技术的算力需求
端到端技术的引入，是小鹏汽车在智能驾驶领域的一次重要技术革新。端到端技术通过简化训练流程，提升了模型的效率和准确性。小鹏汽车的“三网合一”架构（XNet、XPlanner与XBrain）在这一技术的支持下，能够更好地应对复杂路况下的驾驶需求。
然而，端到端技术对算力的要求极高。以训练一个1750亿参数的GPT-3模型为例，英伟达H100集群需要约1个月的时间，而昇腾910B集群可能需要延长至2个月。尽管训练时间有所增加，但昇腾910B在硬件成本上降低了30%，这对小鹏汽车这样的车企来说是一个重要的考量因素。
四、行业格局的重塑
小鹏与华为的合作，不仅是两家公司在技术上的深度绑定，也预示着智能驾驶行业格局的重塑。随着算力成为智能驾驶的核心竞争力，越来越多的车企开始与科技巨头合作，共同开发高性能芯片。例如，小米与比亚迪在电池技术上的合作，蔚来采用英伟达的Orin芯片等，都是类似的生态整合案例。
这种合作模式将催生更多的“科技巨头+车企”联盟，推动智能驾驶技术的快速发展。未来，智能驾驶领域的竞争将不再局限于单一技术，而是整个生态系统的协同能力。小鹏与华为的合作，标志着智能驾驶行业正在从“单点技术突破”向“生态系统比拼”转变。
五、未来的挑战与机遇
尽管小鹏与华为的合作为智能驾驶技术的发展提供了强大的动力，但也面临着一些挑战。首先是昇腾芯片在大规模训练中的性能瓶颈。昇腾910B的互联带宽仅为英伟达H100的13%，这可能影响训练效率。其次是华为昇腾生态的建设仍处于初期阶段，与英伟达成熟的CUDA生态相比，开发者工具链和多卡协作效率仍有差距。
然而，挑战往往也意味着机遇。通过优化算法和压缩模型，小鹏汽车可以在昇腾芯片上实现更高的推理效率。例如，DeepSeek-R1的7B小模型在昇腾910B上的推理效率已经接近英伟达H800。此外，随着华为昇腾生态的不断完善，小鹏汽车将能够更好地利用这一平台，进一步提升智能驾驶技术的竞争力。
六、结语
小鹏汽车与华为昇腾芯片的合作，不仅是两家公司在技术上的强强联合，更是智能驾驶行业迈向新高度的重要一步。随着双方合作的深入，我们有理由相信，智能驾驶技术将迎来更多的突破和创新，为消费者带来更加安全、高效和便捷的出行体验。未来，随着智能化转型的加速和技术的不断进步，小鹏汽车与华为之间的合作无疑将为整个汽车行业带来更多的创新和变革。
