作者：电子创新网编辑部
在 2025 年的中国智能汽车市场，一个看似矛盾却极具代表性的现象正在上演：一边是 L2+、城市 NOA 功能快速普及，自动泊车、高速领航正在成为新车“标配”；另一边，车企在高阶智驾芯片选型上却愈发谨慎——算力是否可持续输出、安全是否可认证、供货是否稳定、成本能否长期可控，几乎每一项都关乎成败。
更深层的问题在于：高阶智驾能力越往上走，对核心芯片的依赖越深，而这一关键环节的国产化进度，仍明显滞后于功能落地节奏。
这正是当前智能驾驶产业最真实、也最难回避的结构性矛盾。
一、行业三大“卡脖子”痛点
1. 高端智驾芯片：需求明确，但选择有限
随着城市 NOA、部分条件下的 L3 能力逐步落地，车企对智驾芯片的要求正快速向几个核心指标收敛：
数百 TOPS 级别的可持续算力、先进制程带来的能效控制，以及系统级 ASIL-D 功能安全能力。
需要强调的是，L3 并不存在单一的“算力硬门槛”。不同技术路线（规则 + 感知、BEV、端到端）对算力和系统架构的需求差异显著，但从量产实践看，面向复杂城市场景的方案，整体正在向更高算力密度和更强系统冗余靠拢。
在现实产业环境中，真正能长期稳定交付、并被大规模验证的高算力智驾 SoC 选择仍然有限。英伟达 Orin 系列依然是开放市场中的主流方案，而特斯拉自研 FSD 芯片则代表了高度封闭的一体化路线。对多数车企而言，高阶能力的落地仍高度依赖少数海外供应商。
结果是：要么承担高昂成本与不确定的交付周期，要么推迟高阶功能节奏。一位新势力车企内部人士坦言：“功能方案已经准备好，但芯片排期本身就可能决定车型上市时间。”
2. 安全与合规，正在成为隐形门槛
如果说算力决定“能不能跑”，那么安全与合规决定的就是“能不能上路”。
随着 UNECE R155 / R156、中国《汽车数据安全管理若干规定》等法规持续落地，功能安全、网络安全、数据合规已经从“加分项”变为准入门槛。
对于高阶智驾芯片而言，系统级 ASIL-D、安全启动、硬件级密钥管理、以及面向不同市场的算法合规支持，正在成为基础能力。
在这一维度上，部分国产芯片方案仍面临现实挑战：
安全能力更多集中在局部模块，而非完整系统级设计；
对不同法规体系的适配，需要额外安全协处理器或软件补偿，增加系统复杂度与验证成本。
这也是为什么不少车企在“技术上可行”的方案面前，仍然选择更保守路线。
3. 座舱与智驾长期割裂，系统效率被低估
当前多数量产方案中，智能座舱与智驾系统仍由不同芯片、不同工具链、不同供应商构成。
这直接带来了三重问题：
开发工具与软件栈割裂，协同效率低；
跨域通信依赖 CAN / Ethernet，延迟与资源浪费明显；
电子电气架构难以向集中式、平台化演进。
随着车企从“功能竞赛”走向“平台效率竞争”，“一套架构、多域协同”正在成为明确诉求。
二、破局路径之一：芯擎“星辰一号”的产业意义
在上述背景下，芯擎科技发布并推进量产的 7nm 高阶智驾芯片 “星辰一号”（AD1000），提供了一条值得关注的国产路径。
性能层面
单颗 NPU 算力达 512 TOPS；
支持多芯片协同扩展，覆盖从高速 NOA 到更复杂城市场景的需求；
强调算力可持续输出与能效平衡，而非单一峰值指标。
安全与合规
面向 ISO 26262 ASIL-D 的系统级设计目标；
集成独立安全岛与硬件级安全机制；
支持国密算法硬件加速，降低国内合规与出海双轨适配成本。
生态与协同
更具差异化的是，星辰一号并非孤立存在。它与已实现大规模上车的“龍鹰一号”座舱芯片共享底层架构、安全机制与 AI 工具链，形成“座舱 + 智驾”协同的平台化路线。
在产业层面，这种路径的价值在于：
不是简单替代某一颗芯片，而是尝试重构整车计算平台的组织方式。
三、主流高阶智驾芯片能力对比（产业视角）
对比维度 | 芯擎 星辰一号（AD1000） | 英伟达 Orin-X | 地平线 J6 系列（以 J6P 为代表） | 特斯拉 FSD 芯片 |
定位与路线 | 国产高阶智驾 SoC，强调性能、安全与平台协同的系统级平衡 | 全球主流高算力智驾 SoC，生态驱动型路线 | 面向国内主流智驾算法的高算力单芯片方案 | 特斯拉自研闭环方案，仅服务自有车型 |
制程与能效取向 | 采用成熟先进制程（7nm 级），强调可持续算力与能效平衡 | 7nm 工艺成熟，峰值算力强，但功耗与散热压力较大 | 采用先进制程路线，能效潜力高，车规环境量产验证仍在推进 | 自研架构，深度依赖整车系统协同，外部无法复用 |
算力能力（产业视角） | 单颗 512 TOPS，支持多芯片协同，覆盖高速 NOA 至复杂城市场景 | 单颗约 250 TOPS，主流方案为双 Orin，算力成熟但扩展受限 | 标称高算力水平，强调单芯片能力，复杂场景转化效果仍需量产验证 | 算力与端到端模型深度耦合，仅适用于特斯拉体系 |
功能安全与合规 | 面向系统级 ASIL-D 设计目标，集成独立安全岛，支持国密算法硬件加速 | ASIL-D 方案成熟，全球验证充分，但不支持国密，国内需额外适配 | 官方目标覆盖高安全等级，系统级完整性仍在推进 | 安全机制封闭，认证细节未公开，不具备行业可审计性 |
AI 工具链与生态 | 自研 AI 工具链，支持主流感知与大模型部署，强调本地化闭环 | CUDA 生态最成熟，开发者资源丰富，但对英伟达软件栈依赖强 | 工具链贴近国内 BEV/Occupancy 路线，生态规模仍在扩展 | 内部工具链高度优化，但完全封闭 |
量产与交付确定性 | 已进入量产与车型导入阶段，依托既有车规量产体系推进 | 全球大规模量产验证，但近年存在交付紧张与成本高企问题 | J5 已规模上车，J6 仍处于导入与验证节奏中 | 仅服务自有车型，不对外供货 |
座舱-智驾协同能力 | 与“龍鹰一号”座舱芯片共享底层架构与工具链，支持平台化协同 | 智驾与座舱通常分属不同芯片与系统，协同成本高 | 无自有座舱芯片，需多供应商协同 | 自研全栈协同效率极高，但不可复制 |
产业适配性评价 | 面向国产车企的平台型选择，强调可控性与长期演进 | 成熟但成本与依赖度高，适合头部车企 | 本土化优势明显，但高阶落地仍需时间 | 技术先进但不具备产业普适性 |
从对比中可以读出的三个关键信号：
1. 高阶智驾竞争，正在从“单芯片性能”转向“平台能力”
Orin 的优势在于生态成熟，但其本质仍是“强算力单点”；
特斯拉 FSD 的优势在于系统协同，但完全不可复用；
而国产方案的分化点，正在于是否具备平台化、可演进的系统能力。
这正是芯擎“星辰一号”与“龍鹰一号”组合的差异化所在：
它并不试图在某一个参数上压倒对手，而是试图重构车内计算资源的组织方式。
2. 安全与合规，已成为国产芯片能否“进主平台”的分水岭
在 L2 阶段，安全能力可以通过系统补偿；
但在城市 NOA 乃至 L3 预期下，系统级 ASIL-D 与网络安全能力，已经成为进入主控平台的前置条件。
这也是为什么不少算力指标亮眼的方案，仍停留在“技术可行、产业谨慎”的阶段。
3. 座舱-智驾协同，正在决定下一代 EE 架构形态
随着整车向集中式计算平台演进，“一套工具链、一次验证、跨域复用” 正在从加分项变为必选项。
在这一趋势下，长期割裂的“座舱芯片 + 智驾芯片”模式，注定会被重新评估。
四、产业意义：不止是一颗芯片
从产业视角看，“星辰一号”的价值并不在于参数是否全面领先，而在于它回应了车企最核心的焦虑：
对车企：
提供可控、可持续的高阶智驾平台选择，降低单一供应链风险；对 Tier 1：
提供可认证、可量产、可深度集成的国产方案；对产业：
探索从“芯片替代”走向“平台替代”的现实路径。
一位自主品牌 CTO 的评价颇具代表性：“我们不排斥国产方案，真正担心的是量产与责任边界。能走到规模化交付阶段，本身就是信任基础。”
五、从“破局”到“参与定义”
当然，竞争仍在加速。英伟达 Thor、Mobileye 新一代方案都在推进中。
但历史反复证明：产业主导权从来不是靠单点性能赢得的，而是靠体系能力建立的。
当高阶智驾进入下半场，真正决定胜负的，不再是峰值算力，而是：
系统级安全韧性
平台化协同能力
以及是否经得起量产周期考验
在这一维度上，国产智驾芯片正在从“能不能用”，走向“能不能长期用、规模用”。
而这，或许才是“卡脖子”问题真正开始被松动的信号。
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