伴随着自动驾驶技术的发展，汽车行业迈入了智能化时代，又掀起了一场以自动驾驶技术为核心的军备竞赛，角逐的关键从“马力”变成了“算力”。

从2019年特斯拉自研FSD自动驾驶芯片后，各大汽车展开了凶猛的芯片“算力”大战。

和传统燃油车不同，随着智能化、网联化的发展，汽车由传统的硬件定义向软件主导的方向转变，汽车越来越像一台四个轮子的电脑，传统的芯片已经无法应付大量的数据处理与运算，这就需要一个更加强力的车规级芯片，通俗来说，车规级的芯片就相当于汽车的大脑。而算力就相当于大脑的性能指标，算力是指一定时间里，能做多少次最基础的计算。对应单位TOPS，指每秒一万亿次。

是不是算力越高越好呢？

片面地说，是的。因为芯片代表着车辆的计算能力以及处理问题能力的高低，而自动驾驶技术所需要的算力，以目前的技术水平来说，是一个黑洞。

自动驾驶技术涉及到传感器环境感知、高精地图/GPS精准定位、V2X信息通信、多种数据融合、决策与规划算法运算、运算结果的电子控制与执行等过程。

根据地平线数据披露，自动驾驶等级每增加一级，所需要的芯片算力就会呈现十数倍的上升，L2级自动驾驶的算力需求仅要求2-2.5TOPS，但是L3级自动驾驶算力需求就需要20-30TOPS,到L4级需要200TOPS以上，L5级别算力需求则超过2000TOPS。

说一个比较直观的数据，一辆自动驾驶的智能汽车，一天将要产生超过4000GB容量的数据。再加上传感器、摄像头像素不断升级，这些数据量可能会更大！

即使是当下最顶尖的芯片，算力也很难满足L5级自动驾驶的需求。

算力攀升却看不到实用性？

以特斯拉为例，特斯拉自研芯片的实力肯定比不过英伟达，但为什么特斯拉在自动驾驶领域一直领先行业？强就强在特斯拉的软件算法，FSD标称算力只有Nvidia Drive PX2的3 倍，但真实性能却是PX2的21倍。

因为算力只是一个理论上限，芯片能发挥多少效率，还得取决于跟软件算法的配合。

得益于特斯拉的软件算法，使得特斯拉敢率先采用中央集中式架构，即用一个电脑控制整车，域控制器逐渐集成前期的传感器、数据融合、路径规划、决策等运算处理器功能，

只有更好的软件算法，才能够研发出更开放的硬件架构，更好地适配汽车硬件产品，才能更好地发挥出芯片的算力能力，这才是自动驾驶的核心。

为什么车企都在拼“算力”？

车企拼“算力”其实也属于无奈之举，在行业内卷如此激烈的时期，往往只有激进的产品策略才能占领高地，诸如我们经常在车企营销案例中看到，毫米波雷达、高清摄像头以及高算力芯片成为营销口号的标配。

这种堆硬件的办法，在整个汽车行业向智能化、网联化过渡的时期，很大程度上，车企都是被迫的。

另一个原因就是车企想要模仿特斯拉售卖软件的盈利模式。现在普遍进行“硬件预埋”，以后再根据需求逐渐地进行软件升级。

汽车对于消费者而言属于大宗消费，消费者不可能以更换手机的频率去更换汽车，所以，提前做好硬件预埋，布置冗余的算力，未来再持续进行OTA升级，从软件上进行盈利。根据安信证券通过分析财报并建立财务模型的数据显示，特斯拉 FSD 的累计现金收入预计达到 12.6 亿美元。到 2025 年，特斯拉 FSD 收入预计将近70 亿美元，占特斯拉汽车业务营收的接近 9%，贡献 25% 的汽车业务毛利。

可以预见的是，未来很长一段时间，算力依然会是各大车企比拼的重点性能参数之一。对于身为消费者的我们而言，在智能化、网联化过渡阶段，算力对于我们重要不重要？答案并不明确，毕竟产品升级的速度远远超过我们更换汽车的速度，但有一点很明确，自动驾驶技术大规模商用民用落地，还有很长的距离要走。不要因为行业的内卷，而让我们自己产生消费焦虑。

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