9月20日晚，英伟达创始人黄仁勋在2022秋季GTC大会上发布了面向智能汽车应用的最新力作——Thor，据了解，这款芯片主要瞄准的是汽车的中央计算架构，算力达到了惊人的2000TOPS。

【聆英观点】

英伟达的Thor自动驾驶芯片无疑是目前车载AI芯片性能的天花板，其2000TOPS的算力已完全实现L4，甚至L5级别算力的冗余，Thor芯片将进一步加速域集中式架构的落地和L4级别自动驾驶的进程。可以预见当中央计算的EE架构加速落地的阶段，英伟达的高算力芯片将建立极深的护城河，同时其算力可分配的设定未来将大概率抢占部分智能座舱芯片的市场。

但是Thor芯片也带给我们一些思考和担忧。

【聆英洞察】

• 未来2-3年内主机厂是否需要这样一款超大算力的芯片，主机厂能够发挥其多少的性能，其性能过剩必将带来成本的增加。

• 同时站在中国的立场上，英伟达的高算力芯片的快速迭代，必然会挤压国内类似地平线、黑芝麻等车载算力芯片企业的生存空间，限制这些企业的发展。

• 国内智能驾驶走在前列的主机厂，目前均采用英伟达的orin芯片，例如蔚来的ET7、小鹏的G9，如果不可预测的政治因素爆发，是否会再次发生类似华为芯片卡脖子的事件。

Thor是目前AI性能最强的车载算力芯片，其每枚芯片价格可能超过6000元。

• 超高AI性能，拥有770亿晶体管，而上一代的Orin是170亿晶体管。AI性能为2000 TFLOPS@FP8。如果是INT8格式，估计可以达到4000TOPS。

• 支持FP8格式，英伟达、英特尔和ARM三家联合力推FP8格式标准，力图打通训练与推理之间的鸿沟。
  

• 超高CPU性能，Thor的CPU可能是ARM的服务器CPU架构V2或更先进的波塞冬平台。

• 芯片可以同时为自动泊车、智能驾驶、车机、仪表盘、驾驶员监测等多个系统提供算力，具有极强的通用性。

Thor芯片更值得关注的是其算力可宽领域分配的能力，其标志着英伟达整车全栈算力解决方案的战略路径。

Thor芯片的2000TOPS的算力不仅可以全部用于智能驾驶，同时也可以配置为一部分用于驾驶舱AI和信息娱乐，一部分用于智能驾驶。

此外，Thor还支持多计算域隔离技术，可以生成多个互相隔离的计算单元，允许并发的、对时间敏感的多进程无中断且互不干扰地执行命令，同时支持Linux、QNX、Android等不同系统。

目前的趋势是电子电气架构向集中式演进，而这个过程以往由车企主导，例如特斯拉、蔚来等，均在底盘、车身上进行尝试。但这种全栈自研的开发模式，无疑会带来巨大的研发成本和时间成本，不是每个厂商都可以承担并且乐于承担的。

Thor的这项特性，则在硬件和系统的角度上为诸多厂商提供了一个可选项。在硬件方面，它能提供的不仅仅是智能驾驶的计算平台，而是一套可以支持全车控制、娱乐系统等在内的全栈解决方案，可以简化车辆设计开发；而在软件方面，则又提供了足够的自由度，允许车企在软件方面的自研需求，支持车辆系统和功能的快速迭代。

对于Thor芯片的一些担忧：

主机厂是否会选择Thor芯片，其成本是否会被市场接受

通用平台上，相关的主机厂、自动驾驶解决方案供应商并不一定有技术水平让硬件发挥到100%，对于这样一款超大算力的芯片，其算力的过剩必然带来成本的冗余，目前英伟达的orin芯片均搭载在30万以上的中高端车型上，Thor芯片的市场空间可能更加局限，目前仅极氪宣布2025年搭载Thor芯片。而例如特斯拉，其自研芯片更高更好的让软硬件融合、调整，发挥芯片的全部性能，做到更好的性价比。

目前国内企业的自动驾驶芯片与国外在性能上仍有较大差距，同时以初创企业为多，英伟达智能驾驶芯片的快速迭代必然会挤压国内企业的生存空间。

国内芯片算力上与国外芯片仍有差距。

国内自动驾驶头部主机厂在芯片的选择上倾向于成熟的头部企业的芯片。

第一，这制约了国内自动驾驶芯片企业的市场发展。

第二，如果不可预测的政治因素再次爆发，当国际巨头的芯片出口收到限制，那么国内企业的自动驾驶将面临巨大的挑战，甚至出现瘫痪。