抱负汽车在基于NVIDIA Orin/Thor平台的早期(qi)理论中发(fa)现，即便搭载了(le)行业最顶级的车载芯片(pian)，在现实部(bu)署大语言模型时，其真实开释的性(xing)能(neng)每每大打折扣。

这没(mei)有是抱负汽车一家遇到的成绩。英伟达、苹果、微软、谷歌等环(huan)球科(ke)技巨子(zi)都(dou)在为此头疼。

传统的研发(fa)模式中，芯片(pian)工(gong)程(cheng)师埋(mai)头寻求更高的峰值算力，算法工(gong)程(cheng)师则疯狂堆叠模型参数，二者在各自的轨道(dao)上狂奔(ben)。结果就是：软件(jian)与硬(ying)件(jian)在最后集成阶段才匆匆碰面，彼此妥协、相互(hu)迁就，大批算力被闲(xian)置，大批功耗被虚耗。这种“软硬(ying)分(fen)裂”的研发(fa)方式，在全场(chang)景(jing)智能(neng)帮助(zhu)驾驶对算力需求呈(cheng)指数级爬升的今天，正变得愈起事觉得继。

也正是这种“软硬(ying)分(fen)裂”的痛感让抱负汽车认(ren)识到，如果继续沿着“堆料”的老路走下去(qu)，永久只能(neng)跟在别人死后吃(chi)灰。真正的解(jie)法，没(mei)有在芯片(pian)厂商(shang)的下一代产品路线图里(li)，而在底层研发(fa)逻辑的重构之中。

基于此，抱负汽车MindVLA团(tuan)队与国创决策智能(neng)技能(neng)研讨所选择了(le)一条更难的路：他们没(mei)有再满意于用(yong)好(hao)别人的芯片(pian)，而是试(shi)图从数学层面回答一个根赋性(xing)成绩——芯片(pian)与算法究竟该怎样协同(tong)，才能(neng)让无限资源施展最大效能(neng)？

研讨团(tuan)队将(jiang)丧失函数扩展法则与Roofline性(xing)能(neng)建模相结合，终究提炼(lian)出(chu)一套可(ke)量化、可(ke)展望的软硬(ying)协同(tong)数学框架。通俗地说，这肯定律把芯片(pian)的物理特性(xing)和算法的计算需求同(tong)时“翻译(yi)”成数学语言，输出(chu)芯片(pian)参数和模型需求，公(gong)式便能(neng)主动(dong)输出(chu)最优的软硬(ying)配比方案。这相称于为协同(tong)设计建立了(le)“通解(jie)公(gong)式”，而非已往那种依(yi)赖工(gong)程(cheng)师经(jing)验反(fan)复试(shi)错的“特解(jie)试(shi)探”。

在这套理论框架下，六大核(he)心(xin)发(fa)现浮出(chu)水面，每项都(dou)在颠覆行业固有的认(ren)知。比方，研讨揭示，在车载典范(fan)的批处(chu)理大小为1的场(chang)景(jing)下，MOE稀疏架构将(jiang)100%主导效率前沿。这意味着未来车载芯片(pian)必须原生支撑稀疏计算，而非简朴堆砌密集矩阵乘算力。再如，内存(cun)带宽懈弛存(cun)效率每每比理论TOPS更能(neng)决意系统现实性(xing)能(neng)，“宽而浅”的芯片(pian)架构才是车载场(chang)景(jing)的最优解(jie)。更故意义的是，传统Transformer中相沿了(le)多年的4倍FFN扩展比，在车载场(chang)景(jing)下被证(zheng)实是低效的，这间接挑衅了(le)芯片(pian)矩阵乘单元与激活(huo)函数单元的配比设计。

这些(xie)发(fa)现凝聚成一个核(he)心(xin)结论：没(mei)有通用(yong)芯片(pian)，只有场(chang)景(jing)最优芯片(pian)。最优架构强烈依(yi)赖于详细硬(ying)件(jian)参数，这从根本(ben)上证(zheng)实了(le)“算法界说芯片(pian)”的需要性(xing)。只有深度明白下层算法需求，才能(neng)设计出(chu)最高效的专用(yong)计算架构。

这项研讨的深远意义，在于它为中国企(qi)业在AI底子(zi)理论层面赢得了(le)一席话语权。它没(mei)有是对东方技能(neng)路线的修修补补，而是一种原生于中国产业理论的要领论突破。当抱负汽车与国内高校连(lian)续产出(chu)顶会论文时，我们看到的没(mei)有只是企(qi)业研发(fa)实力的证(zheng)实，更是产学研深度融合的“中国智慧”在 global AI 舞台上的一次(ci)团(tuan)体表态。

二、从理论到理论：研发(fa)投(tou)入(ru)灌(guan)溉出(chu)的技能(neng)密林

理论的代价，终究要落(luo)地为产品的温度。

2026年2月，全新一代抱负L9正式表态，搭载两颗5纳米制程(cheng)的马赫100芯片(pian)，总算力达2560TOPS。但更具说服力的没(mei)有是这个峰值数字，而是“有效算力”的观点。因为采纳数据(ju)流(liu)架构，马赫100在运(yun)转VLA大模型时的单颗有效算力达到英伟达Thor-U的三倍，双芯协同(tong)时的整体有效算力更是达到Thor-U的五至六倍。

李(li)想回想，抱负自2022年启动(dong)芯片(pian)自立研发(fa)时，团(tuan)队便预判行业将(jiang)在2025年后周全迈入(ru)“自研算法与自研算力深度融合”的软硬(ying)一体化进展阶段。马赫100芯片(pian)的推出(chu)，正是这一长时间技能(neng)计谋(mou)落(luo)地的首个枢纽成果。

如果抱负仅仅将(jiang)这些(xie)技能(neng)用(yong)于自家产品进级，它或许只是一次(ci)成功的企(qi)业级技能(neng)突破。但真正值得沉(chen)思的是，这肯定律面前所折射出(chu)的中国科(ke)技企(qi)业立异姿态的转变。

回想中国汽车产业的进展历程(cheng)，从最后的技能(neng)引进、合伙(huo)互(hu)助(zhu)，到后来的消化吸收、部(bu)分(fen)立异，再到如今在新能(neng)源和智能(neng)帮助(zhu)驾驶领域的周全突围，中国企(qi)业走过了(le)一条漫长的追(zhui)赶之路。但在AI底子(zi)理论层面，能(neng)够为全行业贡(gong)献通用(yong)科(ke)学要领论的案例，依(yi)然(ran)屈(qu)指可(ke)数。

抱负汽车此次(ci)团(tuan)结国创决策智能(neng)技能(neng)研讨所公(gong)布的这肯定律，恰好(hao)填补了(le)这一空缺。这项研讨没(mei)有是针对某个详细成绩的补丁式办理方案，而是一套具有普适(shi)意义的数学框架，可(ke)觉得全部(bu)端侧AI领域提供(gong)研发(fa)引导。

此外，还有一点没(mei)有容轻忽(hu)。软硬(ying)协同(tong)设计定律的出(chu)生，离没(mei)有开抱负汽车多年来对研发(fa)投(tou)入(ru)的连(lian)续加码。数据(ju)显示，2025年，抱负预计研发(fa)投(tou)入(ru)达到120亿元，近八年累计研发(fa)费用(yong)预计将(jiang)超过468亿元。即便面对激烈的市场(chang)合作，抱负的研发(fa)费用(yong)依(yi)然(ran)连(lian)续领跑新权势车企(qi)。这些(xie)数字面前，是一个朴素的认(ren)知：只有从最底子(zi)的研讨做起，才能(neng)真正控制技能(neng)迭(die)代的主动(dong)权。

如今，这种投(tou)入(ru)正在转化为可(ke)见(jian)的成果。2021年至2025年11月，抱负汽车围绕BEV、端到端模型、VLA等领域揭橥近50篇论文，被援用(yong)超过2500次(ci)，个中32篇论文中稿顶会。更重要的是，抱负选择将(jiang)这些(xie)研讨成果开源——DriveVLM、DIVE、3DRealCar等项目在GitHub上已获得超过3200名开发(fa)者的保藏或挪用(yong)。这种开放姿态，正在为中国智能(neng)驾驶产业构建一个良(liang)性(xing)的技能(neng)生态。

2025年3月，抱负星环(huan)OS正式宣告面向(xiang)全行业开源，涵盖(gai)AI计算系统、智能(neng)及时系统、通讯两头件(jian)和平安系统。截至2025年9月，已有超过30家企(qi)业及社区加入(ru)星环(huan)OS生态。按照抱负的测(ce)算，这一开源系统每年可(ke)为汽车行业节省100亿至200亿元的重复研发(fa)投(tou)入(ru)。

开源的面前，是一种更深层的计谋(mou)思索。在智能(neng)汽车这个复杂的赛道(dao)上，没(mei)有一家企(qi)业能(neng)够包揽全部(bu)立异。只有当更多的开发(fa)者、更多的企(qi)业参与到统一套技能(neng)系统的共建中，全部(bu)产业的立异节拍才能(neng)加快。

这没(mei)有再是企(qi)业层面的贸易博弈，而是一种产业责(ze)任感的体现——当中国企(qi)业最先主动(dong)输出(chu)底子(zi)办法、贡(gong)献通用(yong)要领论，环(huan)球AI比赛的叙事，已然(ran)被改(gai)写，中国企(qi)业正在成为游戏规则的共同(tong)制定者。

三、结语

回到文章开首的成绩：算力越高，现实效能(neng)真的越高吗？

抱负汽车给出(chu)的答案是：算力是效能(neng)的基本(ben)，但协同(tong)才是决意效能(neng)兑现程(cheng)度的天花板。没(mei)有足够的芯片(pian)算力，再精妙(miao)的算法也只是纸上谈兵；但如果只有算力堆砌而缺少软硬(ying)件(jian)的深度协同(tong)，再高的账面数字也只能(neng)在闲(xian)置与损耗中打了(le)折扣。当芯片(pian)与算法能(neng)够从设计之初就“商(shang)量着办事”，当数学定律取代经(jing)验调参，智能(neng)汽车的退化途径便从堆料模式切换到了(le)精算模式。

软硬(ying)协同(tong)设计定律的意义，或许要放到更长的时候维度里(li)去(qu)明白。它没(mei)有但为今天的智能(neng)帮助(zhu)驾驶提供(gong)了(le)要领论，更为未来的具身智能(neng)、空间机器人等更广泛的AI运(yun)用(yong)，铺下了(le)一块理论基石。当野生智能(neng)最先走出(chu)数据(ju)中央、走进物理世界，怎样让算法在无限的算力上高效运(yun)转，将(jiang)成为全部(bu)端侧智能(neng)面对的共同(tong)挑衅。而抱负今天所做的事情(qing)，正是在为这个未来准备“通用(yong)语法”。

从跟随者到界说者，这条路必定艰苦。但当中国车企(qi)最先用(yong)数学定律而非营(ying)销话术来界说智能(neng)的高度，这场(chang)环(huan)球AI比赛的叙事，已然(ran)被改(gai)写。抱负汽车的故事证(zheng)实，中国科(ke)技企(qi)业没(mei)有但有实力参与环(huan)球合作，更有智慧为全行业贡(gong)献通用(yong)的科(ke)学要领论，这或许正是“中国智慧”在环(huan)球AI浪潮中最硬(ying)核(he)的表达。