特斯拉自研智驾芯片，引领行业新风向
快速阅读: 据《36氪 – 咨询热榜》称，近日，懂车帝公布36款主流车型智驾测试结果，特斯拉Model 3和Model X以显著优势登顶双榜。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克表示，特斯拉在中国取得最高成绩，未使用本地训练数据。特斯拉通过不断迭代智驾芯片，实现了从基础辅助功能到高阶自动驾驶的跨越，最新推出的HW4.0系统进一步提升了城市复杂场景下的处理能力。
近日，懂车帝公布了36款国内外主流车型的高速和城市智驾测试结果，特斯拉Model 3和Model X以显著优势登顶双榜。这一成绩迅速登上热搜，并被特斯拉首席执行官埃隆·马斯克亲自转发。马斯克指出，“特斯拉在没有本地训练数据的情况下，在中国取得了最高成绩。我们正在添加来自特斯拉的世界模拟器和测试轨道的训练数据，以实现全通过。”此言论瞬间引发了全网热议。
在这场智能驾驶实力的较量中，特斯拉的持续领先并非偶然。其背后的核心支撑在于不断迭代升级的智驾芯片，堪称“隐形冠军”。
从早期依赖外购芯片到自主研发，从满足基础辅助功能到支撑高阶自动驾驶，智驾芯片的每一次进化都为特斯拉的智驾能力注入了核心动力。如今，让我们回顾特斯拉智驾芯片的发展历程，看它如何一步步成为改写行业格局的关键力量。
2014年，汽车行业正处于智能化变革的萌芽阶段，智能驾驶概念逐渐兴起。特斯拉以超前的战略眼光，敏锐地察觉到智能驾驶将是未来汽车发展的核心方向，率先开启了对Autopilot自动驾驶系统的研发。
在初期阶段，特斯拉选择与智能驾驶视觉领域实力强劲的Mobileye合作，采用其EyeQ3芯片来搭建Autopilot 1.0系统。2014年10月，特斯拉基于Mobileye EyeQ3芯片推出第一代自动驾驶硬件平台HW1.0，正式踏上智能驾驶探索之路。
当时的HW1.0系统算力仅为0.256TOPS，配备1个前置单目摄像头、1个毫米波雷达和12个超声波传感器，以及高精度电子辅助制动与转向系统，共同构成了Autopilot 1.0的硬件基础。这套系统实现了自适应巡航、车道保持等基础智驾功能，为用户带来了前所未有的驾驶体验。
然而，随着时间推移，特斯拉对智驾技术的深入探索揭示了这种合作模式的弊端。Mobileye提供的黑盒解决方案在算法定制、数据获取及利用上限制颇多，严重制约了特斯拉智驾功能的快速进化。2016年5月，一起严重车祸进一步激化了双方矛盾。最终，特斯拉在2016年7月宣布结束与Mobileye的合作，开始寻求新的技术路径与芯片合作伙伴。
与Mobileye分道扬镳后，特斯拉迅速与英伟达达成合作。2016年10月，特斯拉推出基于英伟达Drive PX2平台的HW2.0自动驾驶硬件系统和Autopilot 2.0。英伟达Drive PX2芯片算力跃升至12TOPS，相比EyeQ3的0.256TOPS有了近50倍的提升，为运行更复杂的自动驾驶算法奠定了坚实基础。
HW2.0硬件系统配备了8个120万像素摄像头，实现了360度全方位视野覆盖，大幅增强了车辆对周围环境的感知能力。此外，1个毫米波雷达与12个超声波传感器协同工作，为智能驾驶决策提供更丰富的数据支持。这套硬件的亮点在于“视觉优先”，8个摄像头的布局让车辆能够构建周围环境的3D模型，直接挑战了当时主流的激光雷达方案。
Autopilot 2.0除了继承1.0时代的自适应巡航、车道保持等基础功能外，还带来了诸多革新，如“智能召唤”功能和Navigate on Autopilot功能。然而，Autopilot 2.0初期并非一帆风顺，早期版本体验欠佳。但特斯拉凭借强大的软件迭代能力，通过持续的OTA更新，不断优化算法，逐渐展现出超越前代的实力。
2017年7月，特斯拉对HW2.0进行了更新，推出了HW2.5，主要提升系统的冗余性和可靠性，并新增行车记录仪与哨兵模式功能。这一版本的问世，标志着特斯拉在智能驾驶领域的重大战略转向与技术升级。
随着智驾技术向高阶发展，特斯拉对算力的需求呈指数级增长。基于通用架构的Drive PX2无法精准契合特斯拉自动驾驶算法，系统运行效率与算力利用率难以达到预期。特斯拉意识到，自研芯片才是掌握智驾技术主动权的关键。
2019年3月，特斯拉推出搭载其首款自研FSD芯片的HW3.0平台。FSD芯片采用三星14nm制程工艺，搭载两颗FSD芯片，每颗芯片集成约60亿个晶体管，单芯片算力72TOPS，总算力达144TOPS。相比Autopilot 2.0的英伟达Drive PX2平台，算力提升了约13倍，而功耗仅从60W微增至72W，能效比十分出色。
FSD芯片采用双核设计，每个核心配备独立的CPU、GPU和神经网络加速器（NNA）。12个运行频率2.2GHz的CPU核心负责通用计算；GPU支持16/32位浮点运算，用于轻量级后处理；两个NNA专为深度学习推理打造，是处理海量视觉与传感器数据的核心。HW3.0标志着特斯拉实现从芯片设计到软件开发的全栈自研，摆脱了对外部供应商的依赖，能够根据自身智驾算法需求灵活优化芯片架构，为后续智驾功能的快速迭代奠定了坚实基础。
在强大的算力支撑下，FSD系统在功能表现上实现了跨越式提升，每秒可处理高达2300帧图像数据，使得车辆对复杂路况的识别、判断与决策速度大幅加快。此前在Autopilot 2.0上略显吃力的复杂场景，如密集车流中的自动跟车、复杂路口的通行等，在FSD加持下变得更加流畅与安全。特斯拉还宣称，HW3.0具备支持未来更高级别自动驾驶功能的潜力，为后续智驾技术发展预留了充足空间，真正开启了特斯拉智能驾驶全栈自研的新时代，引领智能驾驶技术迈向新的发展阶段。
2020年10月，特斯拉迎来了FSD发展史上的里程碑——FSD Beta版向部分早期用户推送。这一版本的发布伴随着一段官方视频：一辆Model 3从家门口出发，穿过住宅区、商业街，最终抵达目的地，全程无需人为干预。马斯克在推特上兴奋地写道：“FSD Beta是我们迄今为止最激动人心的进展。”
随着FSD Beta版本的推出，特斯拉宣布取消毫米波雷达和超声波雷达两种传感器，特斯拉在纯视觉“自动驾驶”之路上越走越远。FSD Beta的推出让特斯拉当年在自动驾驶赛道上遥遥领先。相比之下，Waymo的无人车虽已实现Level 4，但仅限于特定区域，而FSD Beta的目标是覆盖所有道路，标志着特斯拉自动驾驶能力从高速公路扩展到了城市道路，迈出了从Level 2+向Level 4的关键一步。
当HW3.0凭借自研FSD芯片奠定特斯拉智驾技术自主化基础后，行业对其下一代升级充满期待。2023年，特斯拉正式推出第二代FSD芯片研发进展，标志着HW4.0系统迈入新阶段——这不仅是一次硬件参数的跃升，更是特斯拉针对复杂场景适配能力的战略性强化，为高阶智驾功能落地铺平了道路。
HW4.0的研发始于2021年，其核心目标是解决HW3.0在城市复杂场景下的算力瓶颈与感知局限。第二代FSD芯片采用了三星7nm制程工艺，尽管制程工艺在行业内并非最先进，但三星成熟的7nm工艺有助于控制成本，契合特斯拉对成本敏感的策略。
具体来看，FSD二代芯片算力是HW 3.0的3倍以上，单片算力推测在200-300TOPS，车载平台算力超过了500TOPS。CPU内核从12个增至20个，最大频率为2.35GHz，闲置频率为1.37GHz。使用12个摄像头（前置双目摄像头，新增了2个侧视摄像头和1个备用摄像头），单个高精度4D毫米波雷达，取消超声波传感器。
值得关注的是，HW 4.0版本中毫米波雷达重新回归，主要是为了提升FSD现有安全性及可靠性。此前弃用毫米波雷达的原因包括传统毫米波雷达低分辨率造成融合感知性能下降，以及毫米波雷达信道数量限制了其感知能力的提升。而高精度4D毫米波雷达的分辨率大幅提升，具备点云输出以及全天候等性能，成为了高阶方案的选择项之一，能够弥补特斯拉纯视觉方案的风险，尤其是被大众诟病的“幽灵刹车”问题等。
基于芯片升级以及与整车感知系统深度绑定，HW4.0对复杂城市路况、高速场景的处理能力显著增强，有力支撑了FSD城市导航辅助驾驶（城市NOA）等功能的落地，使特斯拉智驾应用场景从高速向城市道路拓展，离更高级别的自动驾驶目标更近一步。
HW4.0的量产节奏与市场反馈，印证了其技术成熟度。2023年3月，特斯拉弗里蒙特工厂开始在Model Y车型上搭载HW4.0芯片；同年6月，上海超级工厂跟进量产，国产Model 3/Y逐步切换至新硬件平台。到2023年底，全球范围内交付的特斯拉车型中，HW4.0渗透率已超过60%，2024年更是
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