特斯拉智駕芯片「風云」
近日，懂車帝公布的36款國內外主流車型的高速/城市智駕測試結果引發行業震動——特斯拉Model 3 + Model X兩款車型以顯著優勢登頂雙榜。
這一成績不僅迅速登上熱搜，更被馬斯克親自轉發，并指出“特斯拉在沒有本地訓練數據的情況下，在中國取得了最高成績。同時表示，正在添加來自特斯拉的世界模擬器和測試軌道的訓練數據，以實現 6/6（也就是全通過）”，更是瞬間點燃了全網討論熱情。
在這場關乎智能駕駛實力的較量中，特斯拉的持續*并非偶然。深究其背后的核心支撐，不斷迭代升級的智駕芯片堪稱“隱形冠軍”。
從早期依賴外購到自主研發，從滿足基礎輔助功能到支撐高階自動駕駛，正是基于智駕芯片的每一次進化，為特斯拉的智駕能力注入了核心動力。今天，我們不妨回溯特斯拉智駕芯片的發展歷程，看它如何一步步成為改寫行業格局的關鍵力量。
回溯2014年，彼時的汽車行業正處于智能化變革的萌芽階段，智能駕駛概念逐漸興起，各大車企紛紛開始探索，但卻因技術瓶頸與高昂成本，大多裹足不前。
而特斯拉以超前的戰略眼光，敏銳察覺到智能駕駛將是未來汽車發展的核心方向，率先開啟了對Autopilot自動駕駛系統的研發征程。
在初期階段，特斯拉選擇與彼時在智能駕駛視覺領域實力強勁的Mobileye合作，采用其EyeQ3芯片來搭建Autopilot 1.0系統。Mobileye作為一家專注于ADAS軟硬件開發的以色列公司，憑借其先進的視覺識別芯片及配套軟件，在汽車輔助駕駛領域擁有眾多車企客戶，如沃爾沃、寶馬、奧迪等，在行業內占據重要地位。
2014年10月，特斯拉基于Mobileye EyeQ3芯片推出*代自動駕駛硬件平臺HW1.0，正式踏上智能駕駛探索之路。
彼時，EyeQ3芯片算力僅為0.256TOPS，搭配1個前置單目攝像頭、1個毫米波雷達和12個超聲波傳感器，以及高精度電子輔助制動與轉向系統，共同構成了Autopilot 1.0的硬件基礎。
當時的HW1.0更像是一個試水之作。特斯拉在官方博客中寫道：“這些傳感器就像汽車的眼睛和耳朵，讓它能夠感知周圍的世界。”
這一階段，特斯拉僅負責多傳感器融合與應用層軟件開發，底層芯片與視覺算法技術則依賴 Mobileye。憑借這套系統，特斯拉快速實現了自適應巡航、車道保持等基礎智駕功能的落地，讓車輛具備了初步的輔助駕駛能力，為用戶帶來了前所未有的駕駛體驗，在當時的汽車市場中脫穎而出，吸引了大量消費者關注。
然而，隨著時間推移與特斯拉對智駕技術的深入探索，這種合作模式的弊端逐漸顯現。
Mobileye提供的是黑盒解決方案，在算法定制、數據獲取及利用上限制頗多。特斯拉難以根據自身需求對算法進行深度優化，數據也無法充分用于迭代升級，這嚴重制約了特斯拉智駕功能的快速進化，導致二者在技術路線與發展理念上的分歧漸大。
2016年5月，一起嚴重車禍更是將雙方矛盾激化。一位司機駕駛特斯拉Model S在佛羅里達高速上，因車輛未能識別橫穿馬路的大卡車而發生碰撞導致喪命。Mobileye與特斯拉就事故責任相互推諉，進一步加深了雙方裂痕。最終在2016年7月，特斯拉果斷宣布結束與Mobileye的合作，開始尋求新的技術路徑與芯片合作伙伴，以打破智駕技術發展的瓶頸 。
英偉達Drive PX2芯片基于強大的通用GPU架構，算力躍升至12TOPS，相比EyeQ3的0.256TOPS有了近50倍的提升，這為運行更復雜的自動駕駛算法奠定了堅實基礎。
相較于早期依賴Mobileye EyeQ3芯片的Autopilot 1.0，HW2.0硬件系統有了質的飛躍。其配備了多達8個120萬像素攝像頭，分布于車身前后左右，實現了360度全方位視野覆蓋，極大地提升了車輛對周圍環境的感知范圍與精度；同時，1個毫米波雷達與12個超聲波傳感器協同工作，從不同維度收集路況信息，大幅增強了車輛對周圍環境的感知能力，為智能駕駛決策提供更豐富的數據支持。
這套硬件的亮點在于“視覺優先”。馬斯克在發布會上宣稱：“HW2擁有實現全自動駕駛所需的一切硬件。”8個攝像頭的布局，讓車輛能夠構建周圍環境的3D模型，這種設計直接挑戰了當時主流的激光雷達方案。
彼時，Waymo等競爭對手依賴LiDAR生成高精度點云地圖，而特斯拉卻相信，攝像頭結合AI可以像人眼一樣“看懂”世界。這種理念不僅降低了成本，也讓技術更具擴展性——畢竟，攝像頭比激光雷達便宜得多。
在功能層面，Autopilot 2.0除了繼承1.0時代的自適應巡航、車道保持等基礎功能外，還帶來了諸多革新，例如“召喚功能”進化為“智能召喚”，車主可通過手機APP遠程控制車輛在一定范圍內自動行駛至指定位置，在停車場找車、挪車等場景中實用性大增；Navigate on Autopilot（NoA）功能的加入更是一大亮點，車輛在高速公路場景下，能夠依據導航路線自動完成上下匝道、超車等操作，顯著減輕了駕駛員長途駕駛的疲勞。
不過，Autopilot 2.0初期并非一帆風順。由于特斯拉自主視覺感知技術尚在磨合階段，結束與Mobileye合作后算法銜接出現短暫不適，導致早期版本體驗欠佳，甚至在一些場景下表現不如Autopilot 1.0。但特斯拉憑借強大的軟件迭代能力，通過持續的OTA更新，不斷優化算法。2017年，隨著8.1版本的重大更新，AP2.0新增了十多個主動安全類功能，車輛控制邏輯更加平滑，逐漸展現出超越前代的實力，也讓用戶對特斯拉智能駕駛技術的未來充滿期待。
2017年7月，特斯拉對HW2.0進行了更新，推出了HW2.5，主要提升系統的冗余性與可靠性，并新增行車記錄儀與哨兵模式功能。HW2.5在傳感器方面進行了升級，前置/側置攝像頭換成了RCCB濾鏡，毫米波雷達由博世77G Hz中距離雷達替換為大陸長距離雷達ARS410，并增加了Parker處理芯片，使系統性能得到顯著提升。
能夠看到，這一版本的問世，標志著特斯拉在智能駕駛領域的重大戰略轉向與技術升級。
與此同時，隨著智駕技術向高階發展，特斯拉對算力需求呈指數級增長，Drive PX2雖在當時*，但基于通用架構的設計，無法精準契合特斯拉自動駕駛算法，系統運行效率與算力利用率難以達到其預期。
可以認為，依賴外部供應商的芯片，在算力提升、算法定制以及成本控制等方面存在諸多限制，難以滿足特斯拉對智駕功能快速迭代與大規模普及的戰略目標。
也正是在推出Autopilot 2.0的同時，特斯拉也悄然啟動了一項影響深遠的計劃——自研 FSD（Full Self-Driving）芯片
為了實現自研目標，特斯拉從AMD、蘋果、Intel等行業巨頭處引入了大量芯片設計人才，組建了一支精英團隊。歷經近三年的艱苦研發，2019年3月，搭載其*自研FSD芯片的HW3.0平臺震撼登場。
從技術規格來看，FSD芯片采用三星14nm制程工藝，搭載兩顆FSD芯片，每顆芯片集成約60億個晶體管，單芯片算力72TOPS，總算力達144TOPS。相比Autopilot 2.0的英偉達Drive PX2平臺，算力提升了約13倍，而功耗僅從60W微增至72W，能效比十分出色。
FSD芯片采用雙核設計，每個核心配備獨立的CPU、GPU和神經網絡加速器（NNA）。12個運行頻率2.2GHz的CPU核心負責通用計算；GPU支持16/32位浮點運算，用于輕量級后處理；兩個NNA專為深度學習推理打造，是處理海量視覺與傳感器數據的核心。
HW3.0標志著特斯拉實現從芯片設計到軟件開發的全棧自研，擺脫了對外部供應商的依賴，能夠根據自身智駕算法需求靈活優化芯片架構，為后續智駕功能的快速迭代奠定了堅實基礎。
在強大的算力支撐下，FSD系統在功能表現上實現了跨越式提升，每秒可處理高達2300幀圖像數據，使得車輛對復雜路況的識別、判斷與決策速度大幅加快。此前在Autopilot 2.0上略顯吃力的復雜場景，如密集車流中的自動跟車、復雜路口的通行等，在FSD加持下變得更加流暢與安全。同時，特斯拉還宣稱，HW3.0具備支持未來更高級別自動駕駛功能的潛力，為后續智駕技術發展預留了充足空間，真正開啟了特斯拉智能駕駛全棧自研的新時代，引領智能駕駛技術邁向新的發展階段 。
與此同時，軟件方面，特斯拉開始將開發重心從高速公路轉向城市道路，試圖讓FSD從“助手”進化成“司機”。如果說此前的FSD只是“畫餅”，那么FSD Beta則讓這塊餅開始有了味道。
2020年10月，特斯拉迎來了FSD發展史上的里程碑——FSD Beta版向部分早期用戶推送。這一版本的發布伴隨著一段官方視頻：一輛Model 3從家門口出發，穿過住宅區、商業街，最終抵達目的地，全程無需人為干預。馬斯克在推特上興奮地寫道：“FSD Beta是我們迄今為止最激動人心的進展。
隨著FSD Beta版本的推出，特斯拉宣布取消毫米波雷達和超聲波雷達兩種傳感器，特斯拉在純視覺“自動駕駛”之路上越走越遠，不過這些改變均與國內用戶無緣。
FSD Beta的推出讓特斯拉當年在自動駕駛賽道上遙遙*。相比之下，Waymo的無人車雖已實現Level 4，但僅限于特定區域，而FSD Beta的目標是覆蓋所有道路，標志著特斯拉自動駕駛能力從高速公路擴展到了城市道路，邁出了從Level 2+向Level 4的關鍵一步。
當HW3.0憑借自研FSD芯片奠定特斯拉智駕技術自主化基礎后，行業對其下一代升級充滿期待。
2023年，特斯拉正式推出第二代FSD芯片研發進展，標志著HW4.0系統邁入新階段——這不僅是一次硬件參數的躍升，更是特斯拉針對復雜場景適配能力的戰略性強化，為高階智駕功能落地鋪平了道路。
HW4.0的研發始于2021年，其核心目標是解決HW3.0在城市復雜場景下的算力瓶頸與感知局限。
據悉，第二代FSD芯片采用了三星7nm制程工藝。盡管制程工藝在行業內并非*進，如英偉達和高通當時已采用5nm制程打造自動駕駛芯片，但三星成熟的7nm工藝有助于控制成本，契合特斯拉對成本敏感的策略。
具體來看，FSD二代芯片算力是HW 3.0的3倍以上（有數據表示，單片算力推測在200-300TOPS，車載平臺算力超過了500TOPS），CPU內核從12個增至20個，*頻率為2.35GHz，閑置頻率為1.37GHz；使用 12個攝像義（前置雙目攝像頭,新增了2個側視攝像頭、以及1個備用攝像頭）單個高精度4D毫米波雷達、取消超聲波傳感器。
值得關注的是，HW 4.0版本中毫米波雷達重新回歸，主要是為了提升FSD現有的安全性及可靠性。
傳統毫米波雷達低分辨率造成融合感知性能下降。對于低分辨率雷達來說，通過類似立交橋這樣的場景時，由于雷達的仰角分辨率很低，很難分辨出立交橋和下面停著的車輛，極易導致碰撞；
毫米波雷達信道數量限制了其感知能力的提升，相較而言，攝像頭能夠產生大量數據，軟件的改進可以使這些數據得到*限度的利用。
而對于毫米波雷達的回歸，一方面是因為高精度4D毫米波雷達的分辨率大幅提升，具備點云輸出以及全天候等性能，成為了高階方案的選擇項之一；另一方面，能夠彌補特斯拉純視覺方案的風險，尤其是被大眾詬病的“幽靈剎車”問題等。
基于芯片升級以及與整車感知系統深度綁定，HW4.0對復雜城市路況、高速場景的處理能力顯著增強，有力支撐了FSD城市導航輔助駕駛（城市NOA）等功能的落地，使特斯拉智駕應用場景從高速向城市道路拓展，離更高級別的自動駕駛目標更近一步。
2023年3月，特斯拉弗里蒙特工廠開始在Model Y車型上搭載HW4.0芯片；同年6月，上海超級工廠跟進量產，國產Model 3/Y逐步切換至新硬件平臺。到2023年底，全球范圍內交付的特斯拉車型中，HW4.0滲透率已超過60%，2024年更是實現全系車型標配。這種快速普及得益于特斯拉垂直整合的供應鏈——自研芯片避免了外部供應商的產能限制，7nm制程的成熟度也保障了良率穩定。
從HW4.0的迭代路徑可見，特斯拉的智駕升級已從“堆算力”轉向“場景化精準優化”——通過芯片與感知硬件的協同，將技術突破轉化為用戶可感知的體驗提升。
不同于大部分廠商多傳感器融合方案，特斯拉FSD自動駕駛是以攝像頭為核心的純視覺解決方案。
根據FSD HW1.0-HW4.0配置對比分析來看攝像頭數量持續增加、由期初HW1.0的2顆增至最新HW4.0的12顆，同時清晰度也大幅提升、HW4.0攝像頭已由過去的120萬像素升級為500萬像素。相對而言，特斯拉對其他硬件傾向于做“減法”，2021年5月曾宣布移除毫米波雷達(但受制于安全性等問題，HW4.0毫米波雷達回歸)，2022年10月宣布取消超聲波雷達。
這一決策基于馬斯克的*性原理思考：人類駕駛僅依賴視覺，AI也應該能夠通過視覺數據理解環境。
首先，純視覺方案大幅降低了硬件成本。移除各類雷達傳感器后，每輛車可節省約1000-2000美元成本，這對特斯拉的利潤率提升至關重要；
其次，純視覺方案簡化了數據處理流程，減少了多傳感器數據融合的復雜性。特斯拉指出，純視覺算法在一些場景下表現優于雷達+視覺融合方案，例如在高速路旁停著白色大卡車的場景，純視覺算法在距目標車180米處就發現了卡車，而融合算法直到110米處才作出反饋，延遲了5秒；
最后，純視覺方案便于全球統一部署與OTA升級，特斯拉可通過軟件更新持續提升系統性能，無需為不同地區的硬件差異進行額外適配。
然而，純視覺方案也面臨諸多挑戰，例如：極端天氣條件下，攝像頭性能會受到顯著影響；其次，純視覺方案在復雜場景中仍存在誤判風險；此外，純視覺方案在近距離目標檢測上存在短板。低成本超聲波雷達近距離探測上具有優勢，而純視覺方案在此場景下表現不佳等。
據透露，特斯拉下一代全自動駕駛芯片AI 5已進入量產階段，算力直接飆到2000-2500TOPS，把英偉達Thor-X的2000TOPS甩在身后，登頂全球最強智駕芯片寶座。
馬斯克不久前在財報會議上說，AI5整個套件算力會是HW4.0的十倍。由此推斷線應該還是雙芯片冗余，單顆算力至少2000TOPS+，整車算力超過4000TOPS。
目前尚不清楚除了速度更快的計算之外，AI5/HW5 Tesla FSD 硬件套件還將包括哪些其他改進，但有傳言稱更好的 FSD 攝像頭將進行升級。
不過不難判斷，特斯拉押注AI 5意義重大。技術上，其FSD采用端到端神經網絡架構，對算力需求呈指數級增長，AI 5能更好滿足這一需求；商業上，配合馬斯克計劃推出的Robotaxi服務，強大算力保障車輛在復雜環境下的安全性與可靠性；生態層面，AI 5有望成為特斯拉AI戰略的重要基礎設施，推動車、機器人、超算生態協同發展。屆時，特斯拉將憑借AI 5在算力競賽中保持*，重塑智能駕駛芯片市場格局。
根據多方信息，HW5.0預計于2025年6月起開始小規模交付試點車型，并計劃在2026年實現大規模量產。這一進程分為兩個階段：首先通過無人駕駛Robotaxi試點驗證技術成熟度，隨后逐步向消費市場普及。
據消息披露，特斯拉AI5芯片采用臺積電3nm N3P工藝，同時將三星作為其AI5芯片的替代代工廠。據報道，特斯拉只有在2026年開始大規模出貨HW5汽車時才會使用三星的生產。結合最近三星獲得特斯拉165億美元巨額訂單的消息，更是佐證了這一觀點。
馬斯克在X上發帖稱：“三星在得克薩斯州新建的巨型工廠將專門用于生產特斯拉的下一代AI6芯片。其戰略重要性毋庸置疑。”
特斯拉智能駕駛芯片技術的演進仍在繼續，HW5/AI5芯片的量產標志著特斯拉在智能駕駛芯片領域進入新階段，其3nm工藝、2500TOPS算力及端到端神經網絡架構，為實現L4級無人駕駛奠定了基礎。隨著2026年大規模量產，HW5.0或將重新定義智能駕駛的技術天花板，同時引發行業對算力、算法與數據融合的新一輪競爭。
芯片需求清晰。特斯拉全棧自研算法，對芯片需求非常清晰。通過裁剪無用多余的規格需求，將算法固化在芯片硬件設計中，從而實現*的性能和功耗平衡。
智駕架構穩定且演進方向清晰。特斯拉很早就確立了純視覺路線，具有非常穩定的智駕架構，芯片不會因為架構調整而不斷進行變更。
除了上述核心因素外，特斯拉上海工廠與自研技術形成的協同效應同樣為自研芯片戰略的成功增添了關鍵砝碼。
特斯拉上海工廠的建立與自研技術的推進，共同構成了特斯拉智能駕駛發展的強大支撐。上海超級工廠作為特斯拉*海外工廠，自2019年投產以來，已成為特斯拉全球最重要的生產基地，其95%的本土化率顯著降低了生產成本。2025年Q1財報顯示，特斯拉上海工廠的單車生產成本為3.2萬美元，較美國得州工廠低約21%（約3800美元），成為特斯拉成本控制的關鍵一環。
上海工廠的規模化生產降低了自研芯片的邊際成本。特斯拉FSD芯片通過規模效應攤薄研發成本，HW3.0單價約300美元，而外購方案如英偉達Orin成本更高；
上海工廠的本地化供應鏈優化了傳感器成本。例如，超聲波雷達每車可節省約114美元，而毫米波雷達和激光雷達的成本更為高昂，每顆毫米波雷達成本約1500-2000元，激光雷達更需6000-7000元/顆；
上海工廠的低成本生產釋放了資金用于智能駕駛研發。2023年特斯拉研發投入超500億元，其中智能駕駛占比超60%，而FSD軟件選裝率達19%，通過軟件付費模式分攤硬件研發成本。
特斯拉自研芯片與上海工廠的協同效應尤為明顯。自研芯片使特斯拉擺脫了對英偉達等供應商的依賴，實現了軟硬件一體化，從而能夠根據算法需求設計芯片架構，優化能耗比。同時，上海工廠的高產能（2024年全年交付91.6萬輛，占到了全球交付量的一半）為自研芯片提供了廣闊的規模化應用場景，加速了技術迭代。
特斯拉通過“硬件先行，軟件更新”的戰略，將新硬件先在上海工廠生產的車型上應用，再通過OTA逐步釋放功能，既控制了成本，又保持了技術*。
特斯拉FSD的十年征程，不僅是一場技術的狂飆突進，更是一面映照市場情緒的鏡子。
特斯拉智駕芯片的發展，歷經從依賴Mobileye、英偉達外購芯片的探索階段，到HW3.0開啟自研征程、HW4.0強化場景適配，再到HW5.0追求更高算力的進階之路。其優勢在于通過持續技術創新實現算力與能效的突破，自研架構與算法深度協同，配合純視覺方案的成本優勢，構建了軟硬件一體化的技術壁壘；上海工廠的低成本生產與芯片高效率架構，更支撐了智駕系統的快速迭代。
從2015年Autopilot首次亮相時的萬人追捧，到2016年安全事故引發的信任危機，再到2025年技術信仰者與質疑者的激烈交鋒，FSD的市場反響經歷了從興奮到爭議的完整弧線。
這種演進的價值不僅體現在技術層面——讓特斯拉在懂車帝測評等實戰中憑借復雜路況處理能力、決策響應速度等優勢領跑，更重塑了行業競爭邏輯：證明智能駕駛的核心在于軟硬件協同與數據閉環的綜合能力，為車企在芯片研發、算法優化的全棧協同布局提供了范本，深刻重塑著自動駕駛的技術格局與競爭邏輯。
