從2020年啟動到2025年量產，5年自研芯片的小鵬交出了什么答卷

2020年，何小鵬做出一個在當時看來頗為大膽的決定——啟動自研芯片項目。彼時小鵬的年交付量尚不足3萬輛，公司尚未盈利，而芯片設計的前期投入動輒數億美元。

四年后的2024年8月23日，小鵬十周年發布會前夕，圖靈芯片成功流片。同年10月，芯片通過智能駕駛功能驗證。2025年Q2，圖靈芯片正式量產上車，首批搭載車型包括G7和GX。

對比蔚來神璣NX9031（同樣2024年流片，5nm制程）和特斯拉FSD芯片（2019年量產，已迭代至HW4），小鵬圖靈芯片的進度并不算最快，但"從立項到量產五年"的時間跨度，對于一個年交付量不足30萬輛的新勢力而言，投入產出比是需要認真考量的問題。

750TOPS的算力賬

"750TOPS相當于三顆Orin-X"這個說法需要拆開看。

算力層面，750TOPS確實接近三顆Orin-X的理論總和（762TOPS）。 但算力數字是理論峰值，實際可用算力取決于架構效率和軟件調度。小鵬聲稱圖靈芯片的算力利用率可達100%，依據在于DSA（Domain Specific Architecture）特定領域架構——專門針對神經網絡計算優化，而非通用GPU。通用GPU在處理非AI任務時會有大量算力閑置，而DSA的每一個計算單元都服務于AI推理，利用率自然更高。

三芯片集群方案是更大的看點。 小鵬計劃每輛車搭載至少3顆圖靈芯片，組成2200TOPS的算力集群，其中約1800TOPS用于智能駕駛，400TOPS用于座艙VLM（視覺語言模型）。也就是說，同一套芯片硬件同時承擔智駕和座艙的AI計算，取消了傳統架構中智駕芯片和座艙芯片的物理隔離。

內存配置同樣值得關注。 單顆芯片配備64GB LPDDR5X，三顆集群共享216GB系統內存，帶寬273GB/s。對比行業常見的8-16GB顯存配置，圖靈芯片的大內存方案更適合端到端大模型的本地部署——小鵬官方確認圖靈芯片支持本地運行高達300億參數（30B）的大模型。

功耗控制是另一項優勢。 單顆圖靈芯片功耗約30W，三顆集群80-100W。對比三顆Orin-X的約120W系統功耗，圖靈芯片在同等算力下功耗降低約20%。對于電動車而言，每一瓦的功耗優化都會轉化為續航里程的直接收益。

"算法定義芯片"：和通用方案的本質區別

圖靈芯片和英偉達Orin-X的根本區別，不在于算力數字，而在于設計哲學。

英偉達走的是通用計算路線——Orin-X本質上是一顆車載GPU，提供標準化算力，車企自己在上面跑算法。這套模式的優勢是生態成熟、軟件支持完善、適配多車企；劣勢是算力利用效率受限于"通用"二字。

小鵬走的是算法定義芯片路線——從自身的智駕算法需求出發，反向設計芯片架構。2顆自研NPU + DSA架構的每一個計算單元，都是圍繞小鵬的端到端感知-決策模型定制的。這就好比英偉達提供的是一把瑞士軍刀，什么都能干但每項功能都夠用就好；小鵬造的是一把專業手術刀，只做一件事但做到極致。

這套邏輯的成立有一個前提：小鵬的智駕算法水平足夠高，足以定義"專業"的標準。 如果算法本身落后于行業領先水平，"算法定義芯片"就變成了"落后的算法定義落后的芯片"。從目前的市場反饋看，小鵬的純視覺智駕在國內處于頭部水平。

此外，DSA架構有一個隱性風險——遷移成本。 如果小鵬未來需要切換到其他算法架構（比如從純視覺轉向視覺+激光雷達融合），芯片的專用計算單元可能需要重新適配，靈活性不如通用GPU方案。

技術輸出大眾：圖靈芯片的商業邏輯

圖靈芯片和蔚來神璣芯片的核心區別在于商業化路徑。

蔚來的自研芯片是自用為主——神璣NX9031搭載于蔚來ET9和后續車型，目標是降低單車芯片采購成本（年省約3億元人民幣），同時掌握核心技術主權。

小鵬的圖靈芯片則明確規劃了技術輸出路線——2026年，圖靈芯片將搭載于大眾在華車型。也就是說，小鵬不再只是一個使用芯片的車企，而是正在成為一個向其他車企提供芯片方案的供應商。

這條路線的好處顯而易見：

• 攤薄研發成本。 芯片設計的固定投入巨大（流片一次成本可達數千萬美元），自用車型的銷量有限，技術輸出可以擴大出貨量，降低單顆芯片的成本。
• 建立技術品牌。 如果大眾認可圖靈芯片并正式搭載，相當于為小鵬的芯片能力背書，有助于提升品牌在智能化維度的認知。

但風險同樣不容忽視。大眾作為傳統車企巨頭，對供應商的要求極其嚴格，包括功能安全認證、長期供貨保證、技術支持響應速度等。小鵬此前沒有芯片供應商運營經驗，能否滿足大眾的體系化要求仍是未知數。

算力不是終點

圖靈芯片是小鵬在"技術自主化"道路上的一個標志性節點。從2020年立項到2025年量產，五年時間的投入和堅持值得尊重。750TOPS的算力參數、三芯片集群的架構設計、技術輸出大眾的商業規劃，都展現了小鵬在芯片領域的雄心。

但芯片只是算力基礎設施，最終決定智駕體驗的是算法、數據和整車工程的協同能力。算力領先不等于體驗領先，正如GPU算力最高的電腦未必運行最流暢——軟件優化才是關鍵變量。

對小鵬而言，圖靈芯片的真正考驗不在于參數表上的數字，而在于兩個問題：一是大眾合作能否順利落地并形成持續的技術輸出模式；二是自研芯片能否在成本和性能上真正超越英偉達通用方案的長期迭代。

芯片賽道沒有速勝。這場競賽的終局，不是比誰先發布，而是比誰能持續迭代并形成正向循環。

（雷峰網(公眾號：雷峰網)新智駕北京車展2026專題）

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