能打败的英伟达的，只有英伟达自己。

昨天夜间，英伟达正式发布了下一代 SoC 芯片——Thor。这是一颗单片算力能够达到 2,000 TOPS 的性能怪兽，算力达到了现款产品 Orin 近 8 倍，同时也是单颗 FSD 芯片的 28 倍。

在去年的英伟达 GTC 大会上，英伟达发布了新一代产品 Atlan，算力达到 1,000 TOPS，但仅仅过去不到一年，英伟达就进行了自我迭代。

当芯片供应商们还在铆足了劲研发旗舰芯片以对抗英伟达 Orin 时，英伟达已经拿出了下下代产品，且已经斩获了客户——极氪。

以「雷神」之名

英伟达对于芯片产品的命名也很意思，现款产品 Orin 在亚特兰蒂斯神话故事里是海洋的统治者、海王 Atlan 的儿子。按照英伟达原本的计划，他们将会在 2025 年推出算力更大、综合性能更强的 Atlan 自动驾驶芯片，但是由于下下代产品太过强势，且量产时间几乎无异，最终导致 Atlan 「胎死腹中」。

这款强到「打败」自家产品的新旗舰，并没有延续「海洋神话」命名传统，而是命名为「Thor」（雷神 索尔）。

Thor 具备以下几个特点：高性能、高集成度、支持大模型。

最强 SoC

如果你列出过往几年英伟达在智能汽车领域的芯片产品参数，会发现他们的产品几乎是「跃进式」发展，当同行还在部署研发几百 TOPS 的大算力芯片时，英伟达已经确定能够在 2025 年量产 2,000 TOPS 的芯片。

Thor 集成了 770 亿颗晶体管，但是英伟达并未透露 Thor 的工艺制程。

老黄称，Thor 性能指标的实现，是通过对 CPU（Grace）、GPU（Ada Lovelace）和处理 Transformer 模型的引擎（Hopper）进行升级实现的。

Grace 是一款高度专用型处理器，主要面向大型数据密集型 HPC （高性能计算机群）和 AI 应用。老黄称，以往所有的并行算法都是由 GPU 进行加速，其余的工作负载往往会受到单线程性能限制，而 Grace 恰好拥有出色的单线程性能，可以进行弥补。

Hopper 是一款用于处理 Transformer 模型的引擎，老黄称，Hopper 提供了令人惊叹的 Transformer 和 Vision Transformer 的快速变革能力。Ada Lovelace 则是刚发布的 40 系列显卡新架构，采用 4nm 制程，流式多处理器具有高达 83 TFLOPS 的着色器能力，吞吐量超过上一代产品 2 倍。

不只是自动驾驶芯片

过往传统汽车上可能会搭载上百个 ECU，它们的作用就是控制不同的功能，车辆功能增多，就意味着需要增加对应的控制模块和线束。

一辆传统汽车上的线束长度总和或达到数公里，总质量也能达到几十公斤，成本高且重量难以控制。而如今的智能汽车已经从分布式演进到域控制器架构时代。

而行业普遍的共识是集中式中央域控取代分布域控，即一个中央大脑，控制车辆所有功能。

而如今国内新势力与主流 OEM 的方案普遍是，智能驾驶域采用英伟达或其他供应商芯片，座舱域控芯片则采用高通方案。

想要实现「大一统」，就需要一个能够横跨到各个领域的芯片，Thor 就是这样的一款芯片。

Thor 集成了智能汽车领域所有 AI 计算需求，包括智能驾驶、主动安全、智能座舱、自动泊车、车载操作系统、信息娱乐等等。

最重要的是，Thor 可以配置成多种模式，2,000 TOPS 的算力随意调配，用户可以根据需求将庞大的算力调用到不同的任务上。

Thor 的多源域隔离允许并发的、对时间敏感的对进程无中断运行，即在一台计算机上，车辆可以同时运行 Linux、QNX 和 Android。

另外还有一点需要明确的是，与 Orin 一样，Thor 并非只能只能用于智能汽车领域，它还适用于医疗、工业等多个领域。

支持大模型

上文提到，Thor 芯片中包含用于处理 Transformer 模型的引擎 Hopper。

Transformer，这一谷歌率先提出，并用于 NLP 自然语言处理领域的模型，最近两年在自动驾驶领域得到了广泛应用。

最早将 Transformer 带入到自动驾驶领域的是特斯拉，现阶段国内也有很多车企及供应商跟进。

Transformer 网络的参数规模一直在持续增加，随着车辆传感器的增多，以及传感器（尤其是摄像头）获取信息质量的提升，就要求系统具备快速处理大规模感知数据的能力。

而 Hopper 主要作用就是针对这种大规模数据模型做针对优化，提高系统的数据处理能力。

从行业发展规律来看，今后会有越来越多的车企在自研的路线上采用 Transformer 模型，英伟达嗅到了机会，适时部署。

再抢首发，极氪「新势力化」

现款产品 Orin 发布时，国内新势力争先恐后抢首发。而这次 Thor 发布，英伟达却主动 cue 了极氪。

极氪目前共有两款产品，分别是 001 与 009 ，抛开还未上市的 009 不谈，目前用户真正能摸到的产品只有 001 一款。而 Thor 其实已经是极氪第二次抢先首发供应商最新芯片了，别忘了极氪 001 可是全球首发 Mobileye EyeQ5 的车型。

从这一维度来看，极氪从来都没有不重视过辅助驾驶功能。

但由于一系列原因，基于 EyeQ5 在国内的功能落地进度非常缓慢，往严重了说，在智能化「卷」疯了的今天，极氪如果将希望全部押注在 Mobileye 身上，无疑于被动等死。所以，极氪开展了自研工作。

一边 Mobileye，一边自研

严格来说，极氪的智能驾驶业务共有三条线，分别是与 Waymo 合作的无人出行业务、采用供应商 Mobileye 方案，为量产车提供高级别辅助驾驶，还有一项则是智能驾驶全栈自研。

与 Waymo 的合作目前看来是三项业务中最轻、投入最小的项目。而供应商与自研则是相辅相成的发展路线，这保证了极氪在未来一段时间内能够跟住行业节奏。

目前这三条业务线都是同一批智驾团队在跟进，同时更多的重心侧重于基于 EyeQ5 芯片的智驾功能落地和自研。

为什么要自研？

每当把「为什么要自研」这样的问题抛给车企研发人员时，得到的回答都有一个中心主旨——主动权。

同样的顾虑极氪也有，且最显著。

极氪 001 发布之初，这款车搭载的辅助驾驶硬件是给我们无限遐想的，尤其是首发 EyeQ5、800 万像素视觉等行业前瞻部署，让我们觉得极氪 001 是最有希望挤进第一梯队的车型。但是基于 EyeQ5 芯片的功能开发，其在国内的进展要比我们想象的更慢一些，用户的怨气逐渐积攒起来。

想要抚平用户心理落差，同时跟住行业脚步，唯一的办法就是在尽可能满足用户需求的同时收回研发的主动权。

前不久极氪进行了一轮大更新，OTA 后的 LCC 功能终于上了一个台阶，但是这还不够，显然仅具备基础辅助驾驶功能是无法满足用户需求的。

在被问到极氪目前基于 Mobileye EyeQ5 的研发节奏时，极氪表示研发一直都进行中，NZP 以及自动泊车已经有了内部测试版本。

同时，基于 Orin 平台的智能驾驶功能的研发、验证也在进行中。

写在最后

押宝 Mobileye，「错付」两年青春后，极氪势必要抓住下一轮军备升级和自研潮流。

选择自研，选择英伟达，是一条在现阶段看来正确却又无比艰难的路，但是这次极氪好歹是将主动权握在了手里。

同时现在的极氪也面临一些难题需要解决，在未来的 2—3 年里，如果基于 EyeQ5 的功能开发进度还是很迟缓，极氪该如何保持竞争力？正在基于 Orin 研发的功能能够达到怎样的能力，何时能出现在全新车型上？这都是用户非常关心的问题。

但是从去年开始，极氪就一直在释放信号，自研的声量越来越大，如今也和英伟达联手，从动作来看 ，极氪似乎比我们看到的要更积极。