文章核心观点 - 汽车行业正经历从“马力”到“算力”为核心的“智能革命”，其发展瓶颈在于算力与电力，而非资金或算法 [2] - 自动驾驶技术的升级推动单车算力需求呈指数级增长，并引发芯片供应链和电力基础设施的深刻变革 [3][4][5] - 算力提升正重构汽车的计算架构、数据处理能力及用户体验，驱动行业从“硬件制造”向“生态共建”范式转变 [7][8][9][10] 算力需求爆发式增长 - 自动驾驶级别从L2向L3/L4迈进，算力需求呈指数级攀升，非简单线性增长 [3] - L2+级辅助驾驶单车算力需求从2018年的2.5TOPS飙升至2025年的200TOPS，7年间增长近80倍 [3] - L4级自动驾驶需要千TOPS级别算力支撑，目前量产车型已出现双英伟达Orin芯片配置，算力达508TOPS [3] 算力瓶颈催生芯片与电力军备竞赛 - 英伟达、Mobileye等国际芯片巨头凭借技术优势占据市场主导地位 [4] - 智能汽车成为“车轮上的数据中心”，海量数据处理依赖云端算力，如特斯拉北美超级计算机中心电力需求高达1.2GW，相当于拉斯维加斯用电量的1/3 [4] - 车企在工厂选址时需重点考量电力供应与可再生能源接入，新势力车企在自建算力中心时同步规划电力储能系统以应对电网波动 [5] 算力驱动汽车架构与数据闭环重构 - 特斯拉Model 3采用中央计算单元架构，算力利用率较传统分布式架构提升40%，线束长度减少60% [7] - 域控制器整合多个ECU，实现多传感器数据融合处理，支撑自动驾驶环境感知 [8] - 车企自建数据中心构建高效数据闭环，从数据采集到模型OTA升级仅需72小时，远快于传统车企的3个月周期 [8] 算力溢出效应与产业生态变革 - 智能座舱在算力支持下演变为“第三生活空间”，支持多屏互动、AR-HUD及外接游戏手柄、无人机等设备 [9] - 行业从“硬件堆砌”转向“生态共建”，车企通过布局算力电力基建参与绿电交易，向“智能能源服务商”升级 [9][10] - 汽车产业迎来全维度重构，汽车定义为“四个轮子上的超级计算机+移动储能单元” [10]