英伟达雷神难产，蔚来：一颗更比四颗强_风闻
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2025年，雷神芯片的量产时间已经推到了2025年中，不仅落后原计划整整一年的时间，而且只供应750TOPS低算力版本的芯片。
这几年在汽车行业，产品放鸽子的消息开始变得屡见不鲜了。
01 一再推迟
最初，英伟达承诺雷神芯片将在2024年量产。这个时间点对于中国车企来说至关重要，因为2024年恰好是新能源汽车从“上半场”向“下半场”过渡的关键节点。根据行业预测，到2024年，中国新能源汽车的渗透率将进一步提升，市场竞争将更加激烈，此时推出搭载“雷神”芯片的新车型，显然能抢占先机。
然而到了2024年，这颗芯片的量产却迟迟没有动静。英伟达方面给出的解释是技术问题，但业内人士透露，真正的原因可能与全球芯片供应链紧张和禁令有关。直到2025年1月，英伟达才松口表示，这颗芯片最早要到2025年年中才能量产。这一拖延直接打乱了许多车企的研发节奏，甚至有企业不得不重新调整产品规划。
英伟达的雷神芯片（Thor）一再推迟发布，背后有多重复杂的原因。首先，技术上的挑战是一个关键因素。这款芯片旨在将自动驾驶、车载信息娱乐和驾驶员监控等多种功能集成到单一平台上，同时支持不同的操作系统，这种高度集成化的设计在功耗管理、实时性处理和算力分配方面提出了极高的要求。此外，芯片可能基于英伟达最新的GPU架构，并依赖台积电的先进制程（如4nm或3nm），而先进制程的产能紧张或良率问题可能导致流片和生产进度延迟。
市场需求的变化和英伟达的战略调整也影响了Thor的发布时间。全球电动车市场的竞争加剧，部分车企对高阶自动驾驶的投入趋于谨慎，转而更关注成本控制，这可能让英伟达重新评估Thor的市场定位。同时，AI数据中心芯片（如H100/H200）的需求爆发式增长，英伟达可能将更多资源倾斜到这一高利润领域，从而影响了车载芯片的研发节奏。
供应链问题和外部环境的不确定性同样不可忽视。半导体行业近年经历了产能短缺和地缘政治因素的影响，先进制程芯片的生产和交付可能受到干扰。此外，车载芯片需要通过严格的车规认证，如果在测试阶段发现稳定性或可靠性问题，可能需要进行设计调整，进一步延长开发周期。
竞争压力和生态布局也是重要考量。高通、Mobileye等竞争对手已经推出了集成化的车载计算方案，英伟达可能希望确保Thor在算力和功能上具备明显优势，因此不断优化设计。同时，自动驾驶不仅依赖硬件，还需要成熟的软件生态支持，如果配套的Drive OS等软件进展较慢，也可能拖累整体产品的上市时间。
02 中国车企自研芯片是否已实现技术突破
蔚来自研智能驾驶芯片神玑NX9031的研发可以追溯到2021年，当时蔚来就开始布局芯片自研计划，目的是减少对英伟达等供应商的依赖，同时优化软硬件协同效率。2022年，蔚来正式成立智能硬件团队（NX），由前小鹏自动驾驶副总裁白剑带队，专注于自动驾驶芯片和域控制器的研发。经过两年多的技术攻关，蔚来在2023年12月23日的NIO Day上正式发布了首款自研智能驾驶芯片——神玑NX9031，采用5nm制程工艺，支持高阶智能驾驶系统NAD（NIO Autonomous Driving），成为继特斯拉之后又一家实现智能驾驶芯片自研的车企。
神玑NX9031在技术上具备显著优势，其5nm制程提供了更高的算力和能效比，优于目前主流的英伟达Orin芯片。该芯片采用异构计算架构，集成AI加速单元（NPU）、GPU和CPU，能够高效处理多模态感知数据，包括激光雷达、摄像头和毫米波雷达的融合信号。由于是蔚来全栈自研，神玑芯片与NAD系统深度适配，能够进一步提升算法运行效率，降低延迟。蔚来计划在2024年第四季度将该芯片搭载于NT3.0平台的首款车型ET9上，并在2025年实现大规模量产。在此之前，蔚来可能会继续使用英伟达Orin+Xavier组合作为过渡方案。
目前，神玑NX9031仍处于测试和优化阶段，面临的主要挑战包括5nm芯片的量产良率问题，以及如何确保NAD系统在自研芯片上的稳定性和性能优化。由于5nm制程依赖台积电的先进工艺，产能和成本控制也是蔚来需要重点考虑的因素。如果神玑芯片能够顺利落地，蔚来不仅能够摆脱对英伟达的依赖，还可能在智能驾驶芯片领域占据更有利的竞争位置，甚至未来向其他车企开放供应，类似华为的MDC模式。长期来看，蔚来可能会进一步研发舱驾一体芯片，实现智能座舱和自动驾驶的深度融合，类似于英伟达的Thor芯片。
神玑NX9031的推出标志着中国车企在智能驾驶核心技术上的重要突破。虽然蔚来尚未公布该芯片的详细算力参数，但其自研路径已经展现出蔚来在智能化领域的长期战略布局。随着量产计划的推进，神玑芯片有望成为蔚来在高端智能电动车市场竞争中的又一重要筹码。
03 从跟随到引领
近年来，国产智能驾驶芯片的研发取得了显著进展，蔚来、地平线、黑芝麻等企业纷纷推出自研芯片，试图打破英伟达、高通等国际巨头的垄断。然而，在技术成熟度和市场竞争方面，国产芯片仍面临诸多挑战。与此同时，国际芯片巨头正加速本土化布局，进一步挤压国产芯片的生存空间。根据高工智能汽车研究院预测，到2025年，中国车企自研芯片的装车量可能仅占30%左右，其余市场仍将被外资品牌主导。这一竞争格局的形成，既受制于国产芯片的技术短板，也与全球供应链的深度绑定有关。
国产智能驾驶芯片的核心劣势在于工具链成熟度和全球生态适配性的不足。工具链是连接芯片硬件与算法软件的桥梁，包括编译器、调试器、仿真环境等一系列开发工具。英伟达的CUDA生态经过十余年发展，已形成完整的工具链体系，支持TensorFlow、PyTorch等主流AI框架，并拥有庞大的开发者社区。相比之下，国产芯片的工具链仍处于早期阶段，开发效率较低，兼容性问题频出。例如，部分国产芯片在部署BEV（鸟瞰图）算法时，需针对特定算子进行手动优化，而英伟达Orin芯片则可直接调用优化库，显著降低开发周期。
生态适配性则是另一大瓶颈。国际车企和Tier 1供应商（如博世、大陆）的软件栈通常基于英伟达或高通芯片设计，国产芯片需额外投入资源进行适配。以高通Snapdragon Ride平台为例，其已与宝马、大众等车企达成合作，并支持Android Automotive OS等主流车载系统。而国产芯片的生态合作仍以本土车企为主，全球化拓展面临阻力。2023年数据显示，英伟达Orin芯片在全球高端智能驾驶市场的份额超过60%，而国产芯片的海外装车量不足5%。
面对中国市场的快速增长，英伟达、高通等企业正通过本土化合作巩固优势。2023年，英伟达与比亚迪达成战略合作，计划在2025年量产搭载Drive Thor芯片的车型，算力高达2000 TOPS，并支持舱驾一体功能。高通则与长城汽车联合开发下一代智能座舱平台，基于Snapdragon Ride Flex芯片实现自动驾驶与信息娱乐系统的融合。这些合作不仅挤压了国产芯片的市场空间，还进一步拉大了技术代差。
本土化策略的另一体现是供应链布局。英伟达已在中国设立AI研发中心，并与比亚迪半导体、地平线等企业合作优化芯片本地化应用。高通更是通过收购维宁尔（Veoneer）的自动驾驶业务，直接获取了本土化数据和工程团队。相比之下，国产芯片企业仍受制于先进制程产能。例如，蔚来神玑NX9031依赖台积电5nm工艺，但该制程的产能优先满足苹果、英伟达等大客户，导致国产芯片量产进度延迟。
高工智能汽车研究院预测，到2025年，中国车企自研芯片的装车量占比约为30%，其余市场仍由外资品牌主导。这一数据的背后是分层竞争格局的形成：
高端市场（30%份额）：英伟达Drive Thor和高通Snapdragon Ride Flex将主导，主要客户为比亚迪、蔚来、理想等头部车企。中端市场（40%份额）：地平线征程6和黑芝麻A2000系列有望突破，主打性价比，客户包括吉利、长安等传统车企。低端市场（30%份额）：华为MDC、地平线征程3等国产芯片为主，用于L2级辅助驾驶车型。
值得注意的是，自研芯片的车企（如特斯拉、蔚来）可能仅覆盖自身10%-20%的车型，其余仍需外采。以蔚来为例，其2025年规划产能为50万辆，若神玑芯片装车比例为20%，则仍需采购40万片英伟达或高通芯片。这一依赖关系短期内难以改变。