告別「暴力堆料」，理想汽車打破車載芯片「高算力 低智能」困局

當(dāng)所有人都在卷算力的時(shí)候，理想汽車開(kāi)始卷「數(shù)學(xué)定律」了。

作者｜周永亮

編輯｜鄭玄

2026 年，智能輔助駕駛領(lǐng)域最大的謊言可能正在被戳破——「算力越大，車就一定越聰明」。

過(guò)去幾年，車企們的軍備競(jìng)賽邏輯一直很粗暴，誰(shuí)的芯片算力高，誰(shuí)的模型參數(shù)多，好像誰(shuí)就站在食物鏈頂端。

但理想汽車最近放出的一篇論文，指向了一個(gè)完全不同的方向：不是比誰(shuí)的算力大，而是比誰(shuí)把算力用得狠，能把有限的大腦容量用得更聰明、更高效，這才是未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。

這篇與國(guó)創(chuàng)決策智能技術(shù)研究所聯(lián)合發(fā)表的論文，提出了一個(gè)叫「軟硬協(xié)同設(shè)計(jì)定律」的數(shù)學(xué)框架。名字聽(tīng)起來(lái)很學(xué)術(shù)，但它要解決的問(wèn)題極其現(xiàn)實(shí)：在車上那塊功耗有限、散熱有限、成本有限的芯片里，怎么把大模型的智能榨到極致？

這不僅僅是一個(gè)工程優(yōu)化技巧，也是理想為自研芯片「馬赫 100」打下的理論基礎(chǔ)。

01

解密「軟硬協(xié)同設(shè)計(jì)定律」

聊技術(shù)之前，我們得先看清當(dāng)下的行業(yè)困境。

當(dāng)下，輔助駕駛的技術(shù)路線正在從規(guī)則驅(qū)動(dòng)，全面轉(zhuǎn)向以大語(yǔ)言模型為核心的 VLA（視覺(jué)-語(yǔ)言-行動(dòng)）系統(tǒng)。簡(jiǎn)單說(shuō)，你的車需要在本地跑一個(gè)「小型 GPT」，讓它能看懂路況、理解場(chǎng)景、做出決策。

問(wèn)題來(lái)了：云端大模型可以拿成千上萬(wàn)張 GPU 堆，但車上的芯片受功耗、散熱和成本的約束，算力天花板是死的。

更麻煩的是，芯片團(tuán)隊(duì)和算法團(tuán)隊(duì)的節(jié)奏天然對(duì)不上。芯片那邊按摩爾定律走，追求算力線性增長(zhǎng)；算法這邊按 Scaling Law 的信仰走，恨不得參數(shù)指數(shù)級(jí)膨脹。

這兩條線各跑各的，導(dǎo)致了一個(gè)尷尬的現(xiàn)狀：芯片的峰值性能 ≠ 實(shí)際系統(tǒng)效能。精心設(shè)計(jì)的模型跑在芯片上，經(jīng)常無(wú)法充分發(fā)揮理論算力。為了適配硬件做的妥協(xié)，又反過(guò)來(lái)把模型變「笨」了。

這不是理想一家的痛。英偉達(dá)、蘋(píng)果、谷歌全都在啃這塊硬骨頭。但理想的特殊之處在于，它是在 Orin 和 Thor 芯片上真刀真槍部署 VLA 大模型的過(guò)程中，被這個(gè)問(wèn)題反復(fù)「毒打」過(guò)的玩家。

也許只有足夠的痛，才能下定決心從根上解決。

理想和國(guó)創(chuàng)決策智能技術(shù)研究所給出的解法，分三步走。

他們先做了一件有點(diǎn)「笨」但很扎實(shí)的事：訓(xùn)練了 170 個(gè)不同架構(gòu)的模型，評(píng)估了近 2000 個(gè)候選配置。

這意味著什么？以前解決這個(gè)問(wèn)題靠「試錯(cuò)」。算法團(tuán)隊(duì)要花幾周甚至幾個(gè)月訓(xùn)練模型、上車測(cè)試，不行再推倒重來(lái)。這是一個(gè)巨大的「黑箱」。現(xiàn)在，給定模型超參數(shù)，不用訓(xùn)練就能預(yù)測(cè)最終精度。這就從「黑箱試錯(cuò)」變成了「白盒預(yù)測(cè)」。

但光預(yù)測(cè)精度還不夠。車載大模型在運(yùn)行時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，像同時(shí)打開(kāi)幾十個(gè)瀏覽器標(biāo)簽頁(yè)一樣瘋狂吞噬內(nèi)存。于是他們祭出了第二個(gè)武器，將經(jīng)典的 Roofline 性能模型進(jìn)行了「車載化革新」。

傳統(tǒng) Roofline 模型只考慮計(jì)算和內(nèi)存帶寬的平衡，但大模型跑在車載 SoC 上，還有 KV 緩存、MoE 路由、注意力機(jī)制等一堆特殊負(fù)載在搶內(nèi)存資源。研究團(tuán)隊(duì)首次系統(tǒng)性地把這些因素全部納入建模，并在英偉達(dá) Jetson Orin 和 Thor 平臺(tái)上完成了實(shí)測(cè)驗(yàn)證。這相當(dāng)于不僅看到了發(fā)動(dòng)機(jī)的極限，還算清楚了油管、進(jìn)氣道對(duì)速度的制約。

在兩個(gè)模型的基礎(chǔ)上，理想開(kāi)發(fā)了 PLAS（帕累托最優(yōu) LLM 架構(gòu)搜索）框架。你可以把它理解為一個(gè)「自動(dòng)選配師」。給它輸入芯片的硬件參數(shù)（算力、帶寬、緩存層次）和工程約束（延遲、功耗、內(nèi)存），它就能自動(dòng)吐出最優(yōu)的模型架構(gòu)方案。

如果說(shuō)，以前換一款芯片，算法團(tuán)隊(duì)要花幾個(gè)月重新設(shè)計(jì)和調(diào)優(yōu)模型。那現(xiàn)在，理論上一周就能搞定。

效果呢？也非常不錯(cuò)。優(yōu)化后的模型在跟 Qwen2.5-0.5B 保持完全相同延遲的前提下，精度提升了 19.42%。同樣的芯片，同樣的速度，聰明了將近五分之一。

02

六個(gè)反直覺(jué)的發(fā)現(xiàn)

比這個(gè)數(shù)學(xué)定律更有沖擊力的，是他們總結(jié)出了六個(gè)大的發(fā)現(xiàn)，都在挑戰(zhàn)現(xiàn)有的芯片和模型設(shè)計(jì)常識(shí)。

其中最有沖擊的一條是，決定車載 AI 實(shí)際表現(xiàn)的，往往不是芯片的峰值算力，而是它的內(nèi)存帶寬和緩存效率。

打個(gè)比方，算力像廚師的刀工，而內(nèi)存帶寬像傳菜的速度；廚師刀工再快，菜送不上來(lái)，整個(gè)廚房照樣癱瘓。這也意味著，很多發(fā)布會(huì)上被大書(shū)特書(shū)的「XXX TOPS」算力數(shù)字，可能真沒(méi)大家以為的那么關(guān)鍵。

與此同時(shí)，另一個(gè)重磅發(fā)現(xiàn)同樣值得芯片行業(yè)警醒：稀疏計(jì)算將成為車載 AI 的標(biāo)配。理想發(fā)現(xiàn)，在車載這種「一次只處理一個(gè)請(qǐng)求」的典型場(chǎng)景下，一種叫 MoE（混合專家）的稀疏架構(gòu)以 100% 的概率碾壓了所有密集架構(gòu)。

通俗地說(shuō)，這就像一個(gè)擁有 16 位?？漆t(yī)生的醫(yī)院，每次看診只需要 1-2 位專家上場(chǎng)就行，而不是 16 個(gè)人一起圍著你轉(zhuǎn)，這既省資源又更高效。這意味著未來(lái)的車載芯片必須「天生」就懂得稀疏計(jì)算和動(dòng)態(tài)調(diào)度，而不是傻乎乎地把所有計(jì)算單元一起點(diǎn)亮。

除此之外，三個(gè)工程層面的「坑」，同樣值得關(guān)注：AI 推理分為「理解輸入」和「逐字輸出」兩個(gè)階段（Prefill 與 Decode），兩者對(duì)硬件資源的需求截然不同。未來(lái)芯片不能是一條固定流水線，而要能根據(jù)階段動(dòng)態(tài)切換「工作模式」。

同時(shí)，傳統(tǒng) Transformer 模型里一個(gè)叫 FFN 的關(guān)鍵模塊，長(zhǎng)期沿用 4 倍擴(kuò)展比，但理想的實(shí)驗(yàn)證明這個(gè)「祖?zhèn)鲄?shù)」在車上是低效的，芯片內(nèi)部的計(jì)算單元配比需要重新設(shè)計(jì)。

再有，理論上把計(jì)算精度從高降到低（INT8 量化）應(yīng)該快 2 倍，實(shí)際卻只快了 1.3～1.6 倍。差距來(lái)自各種精度轉(zhuǎn)換的「隱形稅」，只有芯片從底層指令集就原生支持混合精度，才能把這筆「稅」省回來(lái)。想靠壓縮「白嫖」性能，沒(méi)那么容易。

前五條發(fā)現(xiàn)，表面上各說(shuō)各的，但把它們摞在一起看，指向的是同一個(gè)結(jié)論：沒(méi)有萬(wàn)能芯片，只有最適合特定場(chǎng)景的芯片。這意味著，只有自己最懂自己的算法需要什么，才能造出最高效的芯片。

這也是理想自己做芯片的底層邏輯。

03

為馬赫 100 鋪路

說(shuō)到這兒，這篇論文的戰(zhàn)略意圖就很清楚了。它是理想的戰(zhàn)略拼圖之一，自研芯片馬赫 100。

根據(jù)披露的信息，馬赫 100 是一顆 5 納米制程的車規(guī)級(jí)芯片，預(yù)計(jì) 2026 年量產(chǎn)，首搭于全新一代理想 L9。其 Livis 版本搭載 2 顆馬赫 100 芯片，芯片有效算力達(dá) 2560TOPS，是英偉達(dá) Thor U 的 3 倍。

但「3 倍」這個(gè)數(shù)字本身不是重點(diǎn)。更重要的是，馬赫 100 是一顆「算法原生芯片」。它的微架構(gòu)、內(nèi)存子系統(tǒng)、計(jì)算單元配比，不是芯片團(tuán)隊(duì)拍腦袋定的，而是由軟硬協(xié)同設(shè)計(jì)定律「算」出來(lái)的。

打個(gè)比方，傳統(tǒng)芯片像是先蓋好房子再讓住戶適應(yīng)戶型；馬赫 100 是先問(wèn)清楚住戶的所有需求，再定制每一面墻的位置。

落到輔助駕駛體驗(yàn)上，這意味著同樣的功耗和散熱條件下，馬赫 100 能跑更大、更聰明的模型。你的車在復(fù)雜路口的猶豫會(huì)更少，對(duì)異形障礙物的識(shí)別會(huì)更快，智能輔助駕駛的體驗(yàn)會(huì)從「能用」更進(jìn)一步邁向「好用」。

如果只把這篇論文看作理想秀一下「肌肉」，那就看淺了。

往深一層想，這篇論文真正在做的事，是重新定義車載 AI 芯片的評(píng)價(jià)體系。過(guò)去，行業(yè)評(píng)判芯片好不好，看 TOPS 算力、看制程、看參數(shù)規(guī)格，這些規(guī)則都是芯片廠商定的。但這次理想本質(zhì)上在說(shuō)，這些指標(biāo)不夠用了，真正決定系統(tǒng)性能的是算法和硬件之間的匹配效率。

再拉遠(yuǎn)一點(diǎn)看，過(guò)去十年，汽車行業(yè)的智能化經(jīng)歷了三個(gè)階段：先是買(mǎi)芯片、跑別人的算法；然后是買(mǎi)芯片、跑自己的算法；現(xiàn)在，頭部玩家開(kāi)始走向第三步，自研算法＋自研算力，軟硬一體。

這條路，蘋(píng)果在手機(jī)上走過(guò)，谷歌在云端走過(guò)，特斯拉在 FSD 芯片上走過(guò)。它們的共同經(jīng)驗(yàn)指向同一個(gè)結(jié)論：軟硬一體，才能帶來(lái)極致的體驗(yàn)。

理想這篇論文的意義，不在于它提出了多漂亮的數(shù)學(xué)公式，而在于它用一套可驗(yàn)證的方法論證明了，算法和芯片必須長(zhǎng)在一起，才能把智能的上限真正打開(kāi)。這道門(mén)檻，才是下一輪淘汰賽真正的分水嶺。

論文標(biāo)題：《Hardware Co-Design Scaling Laws via Roofline Modelling for On-Device LLMs》（可點(diǎn)擊文章最后閱讀原文查看）

*頭圖來(lái)源：理想汽車

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