在智能辅助驾驶领域，一场关于算力效率与成本优化的深刻变革正在悄然进行。随着特斯拉FSD12采用端到端架构引领技术潮流，以及英伟达Thor芯片突破1000TOPS算力大关，行业对于智能辅助驾驶的未来充满了期待与讨论。
2025年，中国市场上“智驾平权”的概念逐渐兴起。据研究机构预测，今年国内市场搭载NOA功能的车型销量有望达到500至600万辆，市场渗透率将接近30%。比亚迪率先将高阶智能驾驶配置引入10万元车型，吉利和奇瑞紧随其后，行业竞争的逻辑从单纯的技术参数比拼转向“体验-成本”的平衡。
在这场变革中，算力焦虑成为主机厂面临的一大挑战。一方面，算力的发展对高算力芯片提出了更高要求；另一方面，本土厂商对“全栈自研”的思考也在发生转变。过去三年中，不少主机厂尝试自研芯片和算法，试图通过封闭体系突破技术限制，但这导致了分工链条的断裂和重复投入的加剧。
然而，随着多模态大模型轻量化技术的突破，行业开始重新审视算力的价值。当摩尔定律失效，单纯堆砌算力“TOPS”的竞争模式已显疲态，真正的竞争力转向架构创新与生态协同。在这一背景下，中国中算力芯片玩家开始精准入局，他们认为，产业链的突围应依靠精准分工合作，车企聚焦用户体验定义，算法公司开放适配能力，芯片厂商则专注于系统能效优化。
在中国电动汽车百人会论坛上，多位车圈大佬围绕“智驾平权”、“智能化发展”等话题展开了热烈讨论。为旌科技创始人兼CEO郑军以《智驾平权加速行业分工与合作》为主题发表演讲，从智能辅助驾驶芯片厂商的角度出发，阐述了“智驾平权”时代下各利益相关方分工合作的重要性。
郑军提出，智能驾驶产业链应借鉴手机行业格局变迁的经验，通过专业化分工构建护城河。他预言，汽车智能化将复刻“开放生态对抗封闭系统”的经典叙事。在这一过程中，芯片厂商的核心使命不是盲目追逐算力指标，而是通过Transformer架构硬件优化、工具链标准化、功耗精细控制，实现模式创新。
为旌科技推出的御行VS919系列芯片成为这一理念落地的关键载体。该芯片搭载原生支持Transformer架构的“天权NPU”，通过超越函数硬件加速、多级缓存优化，在典型Transformer模型上的计算效率较传统GPU提升5-10倍，同时将功耗控制在10W以内。这种“芯片+算法+场景”的垂直整合模式，使得基于VS919的双芯片方案能够显著降低15万元级车型的智能辅助驾驶系统成本。
面对英伟达Thor芯片的超1000TOPS算力威慑，郑军展现出国产芯片厂商的独特思考。他认为，在摩尔定律失效的背景下，真正的创新发生在架构层而非工艺层。为旌科技通过架构优化，提高芯片计算效率，实现了车圈版“用1/10算力跑通同等算法”的DeepSeek模式。这一模式通过动态计算资源调度、多传感器同步技术，在有限算力下实现了城区NOA功能的落地。
郑军还提到，随着DeepSeek技术的出现，Transformer架构的大模型成本优势将逐渐显现。DeepSeek的蒸馏技术能够显著降低大模型的成本，反驳了算力越大越好的传统观点。同时，为旌科技正在开发支持新一代NPU架构的芯片，以进一步提升计算性能。
在谈到行业竞争时，郑军表示，芯片领域的竞争预计将在未来两三年内加剧。车企需合理选择芯片方案，避免成本挑战，同时确保之前的投资不被浪费。作为芯片供应商，为旌科技的目标是帮助车企在新芯片上实现算法数据的良好运行，降低成本。未来市场不会形成单一标准，各种模式仍将共存，行业将逐步形成更具竞争力的方向。
郑军还强调了主机厂在选择芯片时应关注如何通过不同硬件实现接近的用户体验，同时保留自主选择的权利，以实现最佳的市场表现。他指出，在芯片设计行业，前瞻性至关重要。美国在整体创新方面仍处于领先地位，为旌科技将继续加强与美国等先进国家在技术创新方面的交流与合作。
在提到目前国内在云端算力方面的短板时，郑军认为，与国内企业相比，特斯拉在云端算力方面存在数量级的优势。因此，主机厂之间的联合或数据中心的合作，以高效利用算力中心，将对整个产业链至关重要。同时，随着DeepSeek技术的出现，算法的迭代速度将加快，大模型的轻量化也将成为未来的核心竞争力。
在谈到辅助驾驶平权时，郑军表示，比亚迪推出的“辅助驾驶平权”是一项颇具挑战性的尝试。智能辅助驾驶技术通常是从高端车型开始推广的，但在相对下沉市场的平台上，追求高阶智能驾驶的所有功能并不现实。相反，应专注于优化一些关键功能，如自动紧急制动（AEB）、高速导航辅助驾驶（NOA）和自动泊车等。
