1600TOPS!美国新势力车企自研5nm芯片,转用激光雷达硬刚特斯拉
2026-07-10 16:24:38 [休闲] 来源:绍兴正泰电器售后维修中心
电子发烧友网报道(文/梁浩斌)新势力车企自研芯片似乎已经成为一个共识,美国近年来,新势m芯蔚来、力车小鹏陆续实现了自研自动驾驶芯片的企自上车,理想也预计2026年量产自研芯片。研n用激在近日美国新势力车企Rivian举办的片转2025 AIDay上,也首次公布了自研自动驾驶大模型,光雷刚特以及自研的达硬5nm定制芯片,同时还明确了激光雷达是斯拉其下一代自动驾驶系统的核心传感器之一。
5nm芯片、美国高速互连、新势m芯全新神经网络引擎
作为一家美国新势力车企,力车Rivian多年前就被视为特斯拉的企自挑战者,Rivian目前在售的研n用激仅有R1S、R1T两款车型,片转前者是一款中大型SUV,后者是一款同平台的皮卡。但在特斯拉的优势赛道——自动驾驶领域,Rivian一直都大幅落后。
而在最近的2025 AI Day上,Rivian着重展示了他们在AI领域的投入和实现路径,通过投资硬件和算力基建、自研端到端AI系统、利用企业内部共享基础数据改变产品体验和制造流程。Rivian的创始人兼首席执行官RJ Scaringe在活动中表示:“人工智能使我们能够以一种与过去完全不同的方式来开发新技术并创造全新的客户体验”。
首先在硬件上,Rivian推出了第三代自主计算单元,据称算力在在稀疏INT8精度下可以达到 1600 TOPS。作为参照,其峰值像素吞吐量为 5 Gpixel/s,相当于每秒可完成 50 亿像素的实时处理。
Rivian RAP1 图源:Rivian
第三代自主计算单元的核心是Rivian自研专用芯片RAP1(Rivian Autonomy Processor 1)。该芯片采用多芯片模组(MCM)封装,是汽车高算力域控中首批量产落地的MCM方案之一。据已经透露的消息,RAP1采用TSMC 5nm制程,以及Arm提供的一系列CPU/GPU等IP核,同时具备205 GB/s片上带宽,满足多模态数据处理以及AI大模型的算力需求。
Rivian表示,其自主研发的神经网络引擎原生集成在片上,能够实现硬件级推理加速。RAP1 面向多模态传感器接口专项优化,可在确定性延迟约束下完成推理运算,这是实现物理AI的核心硬指标。
按照计划,RAP1将会在2026年底被搭载于Rivian的新SUV车型R2上。
根据Rivian的PPT,第三代自主计算单元中集成了两颗RAP1芯片,值得一提的是,多芯片高速互连的方案,Rivian也选择了自研。
Rivian开发了RAP1专用高速互连总线RivLink,可将多颗芯片级联为分布式拓扑,实现算力线性叠加。
通过自研芯片、互连技术,以及AI大模型,Rivian构建了自主可控的自动驾驶软硬件垂直整合体系,这将使得工程迭代速率空前提升,性能与功耗比跃升,并带来显著降本空间。
硬刚特斯拉,新车型将加入激光雷达
在自动驾驶系统这一块,Rivian选择了与特斯拉不同的路线。此前Rivian就采用了摄像头+毫米波雷达的多模态体系,为感知提供高密度原始数据,支撑前融合架构。在原来的基础上,Rivain表示将在R2车型上标配激光雷达,引入高分辨率三维空间信息与冗余感知通道,使 R2 车队化身超大规模真值采集阵列,持续反哺模型训练。
在今年10月,RJ Scaringe就已经公开表示,激光雷达“绝对有益”,Rivian的传感器策略核心是尽可能快速构建自动驾驶基础模型。他解释称,早期行业对 LiDAR 的争议源于技术局限 —— 当时的计算模型难以有效处理来自不同传感器和摄像头的输入数据,导致多传感器协同存在障碍。但如今技术已发生根本变化,“我们不再使用过去的模型,现代 AI 驱动的系统能从更多前端信息中获益”,这为 LiDAR 融入多传感器体系扫清了技术障碍。
成本曾是激光雷达大规模应用的关键瓶颈,而这一问题如今已显著改善。Scaringe 透露,“过去激光雷达的成本高达数万美元,现在只需几百美元”,价格的大幅下降让其具备了搭载于下一代辅助驾驶系统的可行性。更重要的是,激光雷达在功能上具有不可替代性,“它是一款出色的传感器,能完成摄像头做不到的事”,这一点在复杂环境感知中尤为关键 —— 例如福特 CEO 吉姆・法利此前提到的强光场景,摄像头可能因眩光 “完全失明”,但激光雷达仍能稳定监测周围环境。
目前,Rivian计划随R2车型上市推出Autonomy+订阅服务,对标特斯拉FSD,但价格大幅低于FSD。Autonomy+预计买断费用为2500美元,而FSD目前的买断价格高达8000美元;如果采取订阅方案,Autonomy+每月费用为49.99美元,仅约为FSD月费的一半。
基于激光雷达、摄像头、毫米波雷达的多模态体系,未来R2车型上的硬件将会支持实现L4级别的完全自动驾驶能力。
打造车载AI助手,可全离线运行
在座舱方面,Rivian也加入了AI能力,比如Rivian Assistant作为Rivian打造的下一代语音助手,并非简单的语音控制系统,而是深度集成的AI平台,将于2026年初在所有R1系列(包括现有车辆)和R2系列车型上推出,其凭借多元核心优势重新定义了车载AI体验。
在AI架构层面,Rivian Assistant实现了边缘智能与大语言模型的深度融合,它内置Rivian自研的边缘AI模型,无需依赖网络就能实时理解车辆状态、用户指令和周边环境信息,保障响应的快速与安全;同时采用Google Gemini等前沿大型语言模型,确保对话自然流畅,能精准提供信息并具备强大的推理能力,再通过自研的编排层无缝协调边缘计算与云计算,既守护隐私又能支撑复杂功能的实现。
依托Rivian独家开发的“agentic framework”代理框架),该助手具备了超越普通语音控制的智能交互能力,拥有内置代理能力的它可主动执行任务,而非仅被动响应指令。在第三方应用集成方面,首发便实现了与Google Calendar的深度对接,用户在驾驶过程中只需通过自然语言指令,就能查询日程、导航至下一个约会地点,甚至直接重新安排会议,同时还能与车辆生态系统深度融合,支持EV路线规划和驾驶模式等相关操作,仅凭单一自然语言命令就能完成“加热除我以外的所有座椅”这类多步骤任务。
全离线运行是Rivian Assistant在R2车型上展现的性能革命亮点,R2车型将配备专为AI设计的高性能信息娱乐计算机,这一硬件支撑让助手能够完全离线运行,不仅能提供更低的延迟和更高的响应速度,即便在没有网络连接的偏远地区也能保持完整功能,同时敏感信息处理完全在车内完成,无需上传至云端,进一步强化了隐私保护。
不过,当前这种AI语言助手能力已经在国内新势力车企上实现,但对于北美市场而言,Rivian推出的新语音助手确实相比特斯拉、通用、福特等本土车企更有竞争力。
小结:
Rivian通过自研5nm芯片RAP1、第三代自主计算单元及RivLink互连技术,构建起自主可控的自动驾驶软硬件体系,同时以激光雷达标配的差异化路线和低价Autonomy+服务直面特斯拉竞争,座舱端全离线AI助手的推出则进一步补全了智能体验短板,整套技术布局既顺应了全球新势力自研芯片的行业共识,也精准弥补了自身此前在自动驾驶领域的劣势。
但Rivian仍需应对产能爬坡、技术落地稳定性等挑战,其能否凭借这套芯片+传感器+AI方案实现对特斯拉的弯道超车,不仅关乎自身在欧美核心市场的份额争夺,也将影响全球智能电动车行业的竞争格局。
5nm芯片、美国高速互连、新势m芯全新神经网络引擎
作为一家美国新势力车企,力车Rivian多年前就被视为特斯拉的企自挑战者,Rivian目前在售的研n用激仅有R1S、R1T两款车型,片转前者是一款中大型SUV,后者是一款同平台的皮卡。但在特斯拉的优势赛道——自动驾驶领域,Rivian一直都大幅落后。
而在最近的2025 AI Day上,Rivian着重展示了他们在AI领域的投入和实现路径,通过投资硬件和算力基建、自研端到端AI系统、利用企业内部共享基础数据改变产品体验和制造流程。Rivian的创始人兼首席执行官RJ Scaringe在活动中表示:“人工智能使我们能够以一种与过去完全不同的方式来开发新技术并创造全新的客户体验”。
首先在硬件上,Rivian推出了第三代自主计算单元,据称算力在在稀疏INT8精度下可以达到 1600 TOPS。作为参照,其峰值像素吞吐量为 5 Gpixel/s,相当于每秒可完成 50 亿像素的实时处理。
Rivian RAP1 图源:Rivian第三代自主计算单元的核心是Rivian自研专用芯片RAP1(Rivian Autonomy Processor 1)。该芯片采用多芯片模组(MCM)封装,是汽车高算力域控中首批量产落地的MCM方案之一。据已经透露的消息,RAP1采用TSMC 5nm制程,以及Arm提供的一系列CPU/GPU等IP核,同时具备205 GB/s片上带宽,满足多模态数据处理以及AI大模型的算力需求。
Rivian表示,其自主研发的神经网络引擎原生集成在片上,能够实现硬件级推理加速。RAP1 面向多模态传感器接口专项优化,可在确定性延迟约束下完成推理运算,这是实现物理AI的核心硬指标。
按照计划,RAP1将会在2026年底被搭载于Rivian的新SUV车型R2上。
根据Rivian的PPT,第三代自主计算单元中集成了两颗RAP1芯片,值得一提的是,多芯片高速互连的方案,Rivian也选择了自研。
Rivian开发了RAP1专用高速互连总线RivLink,可将多颗芯片级联为分布式拓扑,实现算力线性叠加。
通过自研芯片、互连技术,以及AI大模型,Rivian构建了自主可控的自动驾驶软硬件垂直整合体系,这将使得工程迭代速率空前提升,性能与功耗比跃升,并带来显著降本空间。
硬刚特斯拉,新车型将加入激光雷达
在自动驾驶系统这一块,Rivian选择了与特斯拉不同的路线。此前Rivian就采用了摄像头+毫米波雷达的多模态体系,为感知提供高密度原始数据,支撑前融合架构。在原来的基础上,Rivain表示将在R2车型上标配激光雷达,引入高分辨率三维空间信息与冗余感知通道,使 R2 车队化身超大规模真值采集阵列,持续反哺模型训练。
在今年10月,RJ Scaringe就已经公开表示,激光雷达“绝对有益”,Rivian的传感器策略核心是尽可能快速构建自动驾驶基础模型。他解释称,早期行业对 LiDAR 的争议源于技术局限 —— 当时的计算模型难以有效处理来自不同传感器和摄像头的输入数据,导致多传感器协同存在障碍。但如今技术已发生根本变化,“我们不再使用过去的模型,现代 AI 驱动的系统能从更多前端信息中获益”,这为 LiDAR 融入多传感器体系扫清了技术障碍。
成本曾是激光雷达大规模应用的关键瓶颈,而这一问题如今已显著改善。Scaringe 透露,“过去激光雷达的成本高达数万美元,现在只需几百美元”,价格的大幅下降让其具备了搭载于下一代辅助驾驶系统的可行性。更重要的是,激光雷达在功能上具有不可替代性,“它是一款出色的传感器,能完成摄像头做不到的事”,这一点在复杂环境感知中尤为关键 —— 例如福特 CEO 吉姆・法利此前提到的强光场景,摄像头可能因眩光 “完全失明”,但激光雷达仍能稳定监测周围环境。
目前,Rivian计划随R2车型上市推出Autonomy+订阅服务,对标特斯拉FSD,但价格大幅低于FSD。Autonomy+预计买断费用为2500美元,而FSD目前的买断价格高达8000美元;如果采取订阅方案,Autonomy+每月费用为49.99美元,仅约为FSD月费的一半。
基于激光雷达、摄像头、毫米波雷达的多模态体系,未来R2车型上的硬件将会支持实现L4级别的完全自动驾驶能力。
打造车载AI助手,可全离线运行
在座舱方面,Rivian也加入了AI能力,比如Rivian Assistant作为Rivian打造的下一代语音助手,并非简单的语音控制系统,而是深度集成的AI平台,将于2026年初在所有R1系列(包括现有车辆)和R2系列车型上推出,其凭借多元核心优势重新定义了车载AI体验。
在AI架构层面,Rivian Assistant实现了边缘智能与大语言模型的深度融合,它内置Rivian自研的边缘AI模型,无需依赖网络就能实时理解车辆状态、用户指令和周边环境信息,保障响应的快速与安全;同时采用Google Gemini等前沿大型语言模型,确保对话自然流畅,能精准提供信息并具备强大的推理能力,再通过自研的编排层无缝协调边缘计算与云计算,既守护隐私又能支撑复杂功能的实现。
依托Rivian独家开发的“agentic framework”代理框架),该助手具备了超越普通语音控制的智能交互能力,拥有内置代理能力的它可主动执行任务,而非仅被动响应指令。在第三方应用集成方面,首发便实现了与Google Calendar的深度对接,用户在驾驶过程中只需通过自然语言指令,就能查询日程、导航至下一个约会地点,甚至直接重新安排会议,同时还能与车辆生态系统深度融合,支持EV路线规划和驾驶模式等相关操作,仅凭单一自然语言命令就能完成“加热除我以外的所有座椅”这类多步骤任务。
全离线运行是Rivian Assistant在R2车型上展现的性能革命亮点,R2车型将配备专为AI设计的高性能信息娱乐计算机,这一硬件支撑让助手能够完全离线运行,不仅能提供更低的延迟和更高的响应速度,即便在没有网络连接的偏远地区也能保持完整功能,同时敏感信息处理完全在车内完成,无需上传至云端,进一步强化了隐私保护。
不过,当前这种AI语言助手能力已经在国内新势力车企上实现,但对于北美市场而言,Rivian推出的新语音助手确实相比特斯拉、通用、福特等本土车企更有竞争力。
小结:
Rivian通过自研5nm芯片RAP1、第三代自主计算单元及RivLink互连技术,构建起自主可控的自动驾驶软硬件体系,同时以激光雷达标配的差异化路线和低价Autonomy+服务直面特斯拉竞争,座舱端全离线AI助手的推出则进一步补全了智能体验短板,整套技术布局既顺应了全球新势力自研芯片的行业共识,也精准弥补了自身此前在自动驾驶领域的劣势。
但Rivian仍需应对产能爬坡、技术落地稳定性等挑战,其能否凭借这套芯片+传感器+AI方案实现对特斯拉的弯道超车,不仅关乎自身在欧美核心市场的份额争夺,也将影响全球智能电动车行业的竞争格局。
(责任编辑:探索)
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