4nm！比亚迪自研AI芯片来了：制程对齐英伟达，算力拉爆特斯拉

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 4nm！比亚迪自研AI芯片来了：制程对齐英伟达，算力拉爆特斯拉 贾浩楠 2026-05-29 22:30:20 来源： 量子位 智驾出事，比亚迪兜底 璇玑A3来了： 中国 第一颗车规级4纳米智驾芯片 ，横空出世：从自主研发、设计、测试完全自主完成。 三颗组合超2100 TOPS，但更重要的是对比通用GPU架构，单位功耗低20%，结合自研算法，深度优化算力资源利用率提升100%。 算力榜上的TOPS不再是唯一的信仰。 AI汽车竞争，从“买谁家的芯片”、“多大算力”变成了“谁真正懂自己的芯片”。 而最令人意想不到的，第一颗4nm智驾芯片，竟然出自以前那个被认为技能点全点在电动化的 比亚迪——王传福 。 国内最先进制程智驾芯片，出自比亚迪 璇玑A3采用4nm车规级制程，全球车载AI计算芯片中，是和英伟达Thor同处T0梯队的级别。 其实自研计算芯片，无论从比亚迪自身技术实力、技术发展趋势还是比亚迪一贯的垂直整合战略出发，发布会之就已经是一个“公开的秘密”——不做，才是出人意料的big news。 但比亚迪最终拿出的产品方案，还是给了所有人震撼： 制程、算力除了此前的普遍预期——多数人推测比亚迪首款智驾芯片能对标英伟达Orin（254 TOPS），或者地平线J6M，主要解决中低介辅助驾驶问题。 但璇玑A3直接迈向了Thor所在的段位，并且在 先进制程 这一项，领跑了中国玩家阵营。 更重要的，这颗芯片的自主研发、设计、测试全部由比亚迪自主完成，辅助驾驶全链路可控，并且已经规模化量产。 我们总结了一张参数对照表： 解释一下这些参数的实际含义。 制程大家最熟悉（4nm）决定了晶体管密度和能效，数字越小性能上限越高。王传福给出的解释是，车规级4nm的技术难度大致相当于消费电子领域的2nm。 这句话并不是严格的技术定义，而是一句通俗易懂的类比，逻辑在于车规级芯片在同样先进制程（如4nm）下，其设计与制造难度是一个跨越式的叠加。 因为车规级芯片不仅是“更高性能”的芯片，本质上是 为“安全”而生的专业芯片，尤其是在4nm这样的先进制程上，设计时必须引入大量的冗余设计和容错电路、制造中也会使用更昂贵的材料，并增加特定的工艺步骤。 CPU部分为16核，420K DMIPS，负责全局调度和逻辑决策，这个算力足以同时处理智驾、座舱、车身控制的复杂任务。 内存带宽273GB/s，配合自研总线，硬件支持可纳秒级低延迟。 单位算力功耗比同级产品低20%，意味着同样计算任务下发热更少、系统稳定性更高。 算力利用率提升100%则是容易被忽视但非常关键的一点，这涉及到璇玑A3本质：NPU（神经网络处理单元），专为AI推理设计，而非从图形渲染衍生而来的通用GPU。 通用芯片为了兼容多种客户需求必然存在架构妥协，而璇玑A3针对比亚迪自研算法深度定制，使得同样的理论算力能够跑出两倍的有效性能。 NPU的优势在于将矩阵乘法、卷积等AI常用算子直接硬化，同样的晶体管面积能产出更高的有效算力。同时针对比亚迪自研算法肯定会深度定制，使得同样的理论算力能够跑出更高的有效性能。 自主最先进制程车载智驾芯片，的确够重磅，但从算力本身来看，绝对数值不是No.1。 而真正让璇玑A3区别于其他方案的，不在制程和算力， 是能效和利用率上的差异化路线 ——大力出奇迹比拼理论峰值TOPS时，比亚迪把重心放在了“实际有效算力”上。 比亚迪的璇玑A3，能称为AI汽车“芯皇”吗？ 技术路线上，璇玑A3选择了专用NPU，而非英伟达Orin、Thor那样的通用GPU衍生架构。 GPU最早是为了做图形渲染而生的，擅长同时处理海量相似的任务在黄仁勋的带领下，英伟达把GPU变成了通用并行计算平台，使得GPU不但可以做图形相关的任务，还可以做科学计算、数学分析以及AI训练。 这也是英伟达有如今江湖地位的根基。 而NPU中文叫神经网络处理器或者AI加速器。相比于GPU， NPU更加的注重 AI 相关的任务。 如果把GPU和NPU都看成工人的话， GPU就像经验更丰富一些的老师傅，会干很多东西，效率比较高。 NPU则是专门训练过的流水线工人，技能单一，但是专注的做一件事情且效率极高—— 高效运行AI模型 。 通用GPU的优势是生态成熟、工具链完善、客户接受度高，但代价是为了兼容不同车企、不同算法、不同模型，硬件资源必须保持一定的“灵活性”，这种灵活性是以面积和功耗为代价的。 它把矩阵乘法、卷积、激活函数等算子直接“硬化”，省去了图形渲染和通用计算的冗余逻辑。同样的晶体管数量，NPU能产出更高的实际算力；同样的算力需求，NPU功耗更低。这就是璇玑A3单位算力功耗低20%、算力利用率提升100%的根本原因。 这种专用架构带来的体验提升首先体现在削弱延迟上。 城市领航场景中，从传感器采集到决策执行，中间要经过感知、预测、规划、控制等多个环节，每一步都涉及大量计算。算力不够或架构效率低，系统就会“犹豫”——被加塞、在复杂路口磨蹭、该绕行时不敢动。 璇玑A3的3核NPU原生支持Transformer大模型，能配合自研总线实现纳秒级数据调度。发布会上展示的实测中，搭载璇玑A3的车辆在深圳坪山老街穿行，面对突然窜出的电动车、路边临停车辆、窄道多把掉头等场景，表现出的是“丝滑”而非“机械”： 更低延迟还意味着更高的安全下限。人类的反应时间约300到500毫秒，普通智驾系统可压缩到100毫秒左右，而专用NPU可以进一步缩短这个窗口。反应越快，留给系统的安全余量就越大——多出几十毫秒可能就是刹住与撞上的区别。 王传福在发布会上给出的“兜底”承诺： “在城市领航期间，只要你因为辅助驾驶导致的交通事故，比亚迪将全额赔付应由本车承担的经济损失，不设上限”。 不是比亚迪财大气粗，而是底层技术架构支撑起的信心。 专用NPU带来的不只是低延迟。更高制程、更专用的架构，让璇玑A3在硬件层面具备了超越当前L2辅助驾驶的能力边界。配合比亚迪已经布局的十重冗余架构、超千线激光雷达、闪拍摄像头等传感器，它事实上已经为L3/L4做好了准备——只待法规落地，硬件能力就能直接释放。 这就是专用NPU路线的核心价值： 不是去和通用GPU比谁的理论算力更高，而是用更少的晶体管、更低的功耗，跑出更多的有效计算；用为AI量身定制的硬件，去支撑更复杂的模型、更快的响应、更高的安全上限 。 璇玑A3的差异化，恰恰体现在这里。 王传福这颗芯片，威力够大吗？ AI浪潮从汽车向更广阔的物理AI延伸浪潮中，比亚迪不是第一个拿出自研底层算力方案的玩家。 但从更深远的技术、产业以及用户角度，璇玑A3却是迄今为止，威力最大、影响最深远的。 首先是对比亚迪自身来说，“全栈自研”，真正能做到从电池、电控到整车架构再到智驾芯片全链路自研的企业屈指可数。 此之前，这个名单上主要是特斯拉、华为，以及部分环节上的蔚小理。现在比亚迪正式加入这个“夯爆了”名单。 但比亚迪与其他车企，尤其是以高举AI旗帜的新势力相比，护城河又更深一层： 同时拥有