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以前拼馬力,現在卷算力

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在2026年之前,大部分人買車,會看一個參數,馬力,這是一輛車的核心價值標的,也是一個車企的技術展示,1500馬力的布加迪La Voiture Noire,價格1.87億美元。

但是在2026年之后,這個核心價值標的要發生變化了,車跑得快已經不再是難題,電動車已經全面解決了這個問題,車已經從簡單的代步工具,變成了人類社會最重要的一個AI工具,車像一個硅基生命體一樣,承擔了以前車+司機的雙重功能,那么如何實現人類司機的駕駛和交互能力?

很顯然要通過芯片+模型的方式來實現,而算力就是一切的核心,很顯然未來的車,將全面迎來從拼馬力到拼算力的時代,算力就像人類的大腦,聰明的大腦和愚蠢的大腦,會形成完全不一樣的用戶體驗。

何小鵬前幾天在小鵬GX的發布會上,提出了一個“極致浪費”的概念,其實很有意思,模型如果是思維模式,那么芯片算力儲備,就是為了日后模型能力提升做的算力冗余,也就是說,這輛車今天的思維模型可能是6歲的孩子,但是必須要先讓這個孩子擁有20歲成年人的大腦。

這個里面,就有一個核心問題了,為什么要“極致浪費”?

這幾年,整個行業里,被很多用戶吐槽的最多就是背刺,尤其是技術背刺,一輛車買了,半年之后,技術就過時了,很多新東西用不上,因為之前的設計,沒有迭代空間。

橫在L2、L3、L4之間,不可逾越的鴻溝是什么?是模型還是算力?

我們上面舉例的人類大腦,就是一個很好的例子,大腦本身算力不夠,再好的模型,也運轉不了,所以算力限制了一臺車后面在智能化上的發展可能性,今天在路上跑的很多車,將來都會遇到一個問題,無法從L2升級到L3和L4。

之前,大部分車企的主流旗艦使用的解決方案都是英偉達DRIVE Orin-X雙芯片,總算力是508 TOPS,放到今天來看,這個算力,已經非常平庸,小鵬GX這次用到了四顆圖靈芯片,總算力已經來到了3000TOPS。

何小鵬這次底氣很足,他說小鵬GX是“L4時代原生設計”,搞了航空級的“六重全域冗余”。意思很直白:在L4真正大規模普及之前,這臺車在硬件上絕對不背刺你。

算力強大,除了有未來的拓展性之外,還有當下就可以體現出的安全功能,因為強大的算力背后,是更快的反應速度。

這就像兩個人在考場上,題目是“突然有個外賣小哥逆行沖出來,你該怎么辦?”

沒算力的車,大腦可能還在加載網頁;而高算力的車,能在大腦里瞬間博弈出幾十種避讓方案。

何小鵬在GX新車發布的群訪里提到一個細節:“假設別人350毫秒剎車,你可以做到150毫秒剎車……你的靈活度、安全性、指向性大幅度提高。”

別小看這省出來的200毫秒。在時速60公里的公路上,這200毫秒就是好幾米的身位,往往就是虛驚一場和萬劫不復的區別。

除了算力的冗余,其實在未來車輛上,安全冗余也是算力冗余要負責的一部分差事。

回到“用戶視角”,對那些上有老下小的人來說,買大六座圖啥?

不就是圖個全家出門時,哪怕碰到暴雨大霧,車子能比你這個老司機更穩地接管嗎?小鵬GX那些細碎的舒適配置固然貼心,但真正讓你敢把全家老小交托給它的,還是這顆強大的大腦。

何小鵬定義的“必要的極致浪費”,核心是為 L4 做安全兜底,解決 “單系統失效就失控、不敢脫手” 的行業痛點:

六大系統全冗余:轉向(四重)、制動(四重)、驅動、通信、供電、車門解鎖,任何單系統 / 多系統失效,車輛仍能保持基礎操控、安全停車、解鎖開門。

4顆圖靈,1顆獨立冗余芯片,主芯片故障毫秒級切換,滿足ISO 26262 ASIL-D(L4 強制安全等級);AEB最高150km/h、AES(緊急避讓)130km/h,支持冰雪濕滑路面;駕駛員失能輔助:監測到司機無反應,自動變道、靠邊停車、雙閃、解鎖、報警,解決“突發失能、無人接管”的致命風險。

事實上,從馬力到算力,本質上,是兩種造車思維的對撞。

何小鵬在GX的發布會上,還說了這么一段話:“如果我們穿越回100年前,會發現那個時代的豪華和今天有不?樣的定義。那時是復古豪華,比如紅木家私,但今天,是用極致的細節、差異的文化思考邏輯,去實現科技豪華。”

以前比的是誰的底盤調得穩,誰的發動機不燒機油;現在比的是誰能搞定最頂級的芯片,誰的模型算法更絲滑。

這個發展歷程,手機已經打過一次樣了。以前看信號、看續航,現在大家看芯片,因為大家都明白了,硬件決定了你的下限,而算力和系統決定了你的上限。

小鵬GX這次把線控底盤、3000TOPS算力和機器人同源架構全堆上去,其實就是在做一個示范:未來的車,不再是一堆零件的組合,而是一個高度集成的“具身智能體”。

這種智能不再是冷冰冰的,而是帶溫度的細節。小鵬產品矩陣總經理吳安飛說了一個例子,他自己就愛吃冰淇淋,所以GX的冰箱不僅能保鮮,還能真凍住冰淇淋;還有那個“森林風”空調,AI會自動調節出風,解決老人孩子怕風吹頭的隱形痛點。

當然,這種大腦的進化,最直觀的還是對物理極限的突破。由于有了強大的算法支撐,接近5.3米長的大車,轉彎半徑竟然只要5.4米,這在機械時代是不可想象的,但在算力時代,這只是個“基操勿6”。

回到開頭的結論,說到底,買車的標準變了,是因為我們的需求變了。

以前買車,看馬力,我們是在選一臺幫我們征服距離的性能機器。那時候,開車是一項需要全神貫注的苦差事。

現在買車,看算力,我們是在選一個能幫我們分擔壓力的能力系統。

如果還在用紅木家具的邏輯看豪華,那可能錯過的,是時代進步的紅利。

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