行业核心观点 - 2025年中国智能驾驶行业迎来前所未有的算力变局，算力成为行业发展的核心要素，无论是在车端还是云端，对算力的需求都越来越高[1][2] - 行业在软件算法路线上出现纷争，以理想、小鹏、元戎启行为代表的玩家选择VLA方案，而华为、蔚来等则更加强调世界模型，但尚无一家在用户体验层面形成碾压性优势[1][7] - 高阶智能驾驶的商业落地呈现K字型分化，导致车端算力落地走向碎片化，同时有玩家正从L2向L4体系的Robotaxi布局，云端算力的作用日益凸显[2] - 自动驾驶技术正处在从量变到质变的前夜，向L4迈进需要车端和云端算力的持续大幅加码，云端算力的角色可能更加重要[26] 技术范式演变与算力需求 - 特斯拉在2023年通过FSD Beta V12直播展示了其端到端自动驾驶系统，并在此框架下持续推进软件更新，如FSD V12.5参数数量是V12.4的五倍，V14参数量更是高达10倍[3][4][5][6] - 中国智能驾驶玩家在2024年集体迈出拥抱端到端的步伐，但进入2025年后，在意识到端到端方案的局限后，开始探索VLA、世界模型等新的算法演进路径[7] - 智能驾驶的技术演进，尤其是在进入端到端体系后，对数据处理和模型训练提出更高要求，在云端掀起了一场算力军备竞赛[20] - 自动驾驶的终极形态被设想为将规则输入大型多模态模型并实时处理传感器数据，这依赖于AI技术的持续发展和算力的双重加持[28] 车端算力格局与流派分化 - 2025年，高阶智能驾驶的车端算力选择主要分为三大流派：车企自研、英伟达系、华为系及其他[12] - 车企自研派：以蔚来、小鹏、理想为代表。蔚来自研的神玑NX9031芯片，一颗算力水平相当于四颗Orin-X[13]。小鹏自研的图灵AI芯片算力为750 TOPS，并以三颗组合或单颗形式上车[13]。理想已宣布自研M100芯片，预计明年上车，其宣称在运行大模型和视觉模型时性能分别为市场最强芯片的2倍和3倍[13] - 英伟达系：英伟达最新一代Thor芯片提供数倍于Orin-X的算力，是市场热门选择。2025年在理想、领克900、小米YU7、极氪、智己等多款车型上落地，极氪9X车型还提供双Thor芯片方案[13][14]。英伟达Orin-X平台仍在部分车型上使用，如蔚来乐道品牌车型[15] - 华为系及其他：华为不倾向于公开其智驾平台算力，更注重软件算法迭代和云端训练，但部分车型如尊界S800采用了算力更高的MDC 810计算平台[15]。地平线在2025年推动其J6芯片系列通过HSD方案上车，已在奇瑞、长安部分车型落地[15] 云端算力的关键作用与竞争 - 云端算力是智能驾驶算法进化的关键基石，也是未来算法迭代的核心支撑，其重要性在行业向L4演进过程中愈发凸显[19][20] - 特斯拉在FSD演进中的优势，部分得益于其更充足的云端算力，为数据闭环、训练和仿真验证提供了巨大优势[20] - 行业在2023-2025年持续进行云端算力军备竞赛。即使在2024年财务状况不佳时，也有新势力车企老板拍板增加云端算力，并在2025年实现了算法的跨越式迭代[20] - 2025年，云端算力依旧不够用，且受限于公司每年的算力预算。解决长尾问题的数据训练、仿真模拟等只能在云端完成，行业共识认为首先要解决的算力瓶颈可能在云端[21][23] - 英伟达推出了开源的Cosmos世界基础模型、3DGRUT等工具来助力自动驾驶在云端的开发[23]