700TOPS！国产智驾芯片新玩家亮相，8个月出货超20万颗

作者 ｜ Janson
编辑 ｜ 志豪

量产芯片8个月出货20万颗，3000TOPS旗舰2027年发布。

车东西10月29日消息，今日，智能驾驶芯片企业新芯航途（XHEART）在苏州正式发布面向智驾大模型的X7 Ultra芯片，智驾大模型算力达到700TOPS。

▲X7 Ultra核心参数一览

新芯航途还披露了旗下X7系列芯片的量产成绩——量产8个月，累计出货超过20万颗，已搭载10款量产车型，并获得超过40款车型订单。

与X7 Ultra发布一同公布的，还有新芯航途在芯片架构上的一系列技术进展。

根据新芯航途公布的数据，X7 Ultra在量产智驾大模型测试中，计算利用率达到98.7%。

与行业旗舰产品相比，在模型性能相当的条件下，内存带宽消耗降低80%，能效提升100%。

新芯航途选择的技术路线是“大模型定义芯片”，通过提前研究大模型的计算需求，反过来设计芯片的计算架构、存储系统和软件工具链。

同时，对于新芯航途来说，X7 Ultra也不是产品规划的终点。新芯航途将在2027年推出下一代X9芯片，规划算力达到3000TOPS、内存带宽达到700GB/s。

随着端到端和世界模型逐渐成为智能驾驶的重要技术方向，智能驾驶芯片也面临着新的计算需求。

此前，智能驾驶系统通常通过感知、预测、规划等不同模块完成驾驶任务，各个模块分别运行对应的算法模型。

随着Transformer架构的端到端大模型发展，智能驾驶系统开始使用规模更大的统一模型，计算任务和数据交互方式都发生了变化。

▲XHEART新芯航途CEO李宗霖

新芯航途CEO李宗霖在发布会上说到，面对大模型的发展，智能驾驶芯片需要解决三个问题：如何在实际运行中充分发挥算力、如何支持模型持续升级，以及如何在车载功耗和散热限制下实现高性能计算。

传统的芯片开发通常先确定硬件架构，再由算法适配芯片。新芯航途则在2023年成立初期就决定与算法团队共同研究未来的大模型需求，从模型的计算特点出发设计芯片。

此次发布的X7 Ultra正是这一技术路线下的产品。

根据新芯航途介绍，X7 Ultra拥有700TOPS智驾大模型算力，面向十亿参数级智驾大模型的车端部署需求。

▲大模型算力达到700TOPS

新芯航途还特别强调，这一性能指标基于实际量产智驾大模型测试得出，而非仅通过传统的理论计算能力或单一基准测试评估。

同时，在模型量化部署后，芯片还需要保证模型输出与训练后的FP32浮点模型相比，相似度达到99.99%以上。

换句话说，新芯航途希望通过真实模型来评价芯片的计算能力，同时避免通过大幅降低模型精度换取推理速度。

为了实现这一目标，X7 Ultra采用了一系列新的芯片架构设计。

首先是超大核NPU架构，过去，多核NPU在执行复杂模型时，部分计算任务需要在不同计算核心之间传递数据，数据搬运会消耗带宽，并造成计算单元等待。

X7 Ultra通过超大核设计，将大量需要协同的计算和数据交互放在芯片内部完成。

▲超大核NPU设计

李宗霖介绍，超大核NPU的内部互联能力达到TB/s级别，配合高容量、高并发的多级缓存，能够减少计算过程中对外部内存的访问。

第二项优化来自专用计算加速引擎，Transformer大模型包含多种计算操作，其中部分高频算子会直接影响整个模型的推理速度。

新芯航途针对这类关键算子设计了专用硬件加速器，使相关计算能够更高效地在NPU内部完成，减少处理器之间的任务切换以及外部内存读写。

第三项优化则来自AI工具链，在传统的模型部署过程中，部分算子完成计算后，需要将中间结果写入外部内存，下一个算子再重新读取。

X7 Ultra通过整网级算子融合，将优化范围从局部算子扩展到整个模型的计算流程，对不同计算任务进行统一拆分、调度和合并。

这样一来，更多中间计算结果可以直接保留在芯片内部，减少反复读写外部内存产生的带宽开销。

同时，工具链还能够让计算与数据搬运并行执行，尽量减少计算单元等待数据的时间。

▲X7 Ultra硬件效率

新芯航途公布，在合作伙伴的Transformer量产智驾模型测试中，X7 Ultra的NPU计算利用率达到98.7%。

在模型性能相当的对比条件下，其内存带宽消耗较行业旗舰产品下降80%，单位功耗性能提升100%。

除了面向大模型的NPU架构，X7系列芯片还对CPU、传感器处理和安全系统进行了设计。

在CPU方面，X7系列采用Armv9车规级CPU架构，支持SVE2向量处理，并通过多核协同、缓存访问优化等方式提升系统计算能力。

▲芯片采用Armv9车规级IP

在传感器处理方面，新芯航途针对激光雷达设计了专用加速器，点云处理能力达到每秒2000万点。

对于摄像头，新芯航途则重点关注图像处理的确定性。

李宗霖介绍，智能驾驶系统需要关注的不仅是摄像头处理的平均延迟，还包括延迟波动。即使平均处理速度较快，如果部分时刻出现较长延迟，也可能影响整个系统的响应。

因此，新芯航途在传感器处理子系统中引入本地实时计算能力，减少不同计算环节之间的数据传输和等待。

在安全方面，按照新芯航途披露的信息，X7系列满足ISO 26262 ASIL-B功能安全要求，内置MCU达到ASIL-D等级，信息安全满足国密二级要求。

经过后续开发及量产验证，新芯航途X7系列已在今年进入规模量产。

截至此次发布会，X7系列量产8个月，累计出货超过20万颗，搭载10款量产车型，并获得超过40款车型订单。

▲X7系列量产成绩单

针对不同客户的应用需求，新芯航途还提供多种芯片参考设计方案。

其中，面向L3、L4自动驾驶需求，新芯航途已开发采用两颗X7芯片的计算平台，通过冗余电源、传感器接入、通信互联以及安全软件设计，满足更高级别自动驾驶的系统要求。

据新芯航途介绍，该方案已获得多个车型项目定点，后续将逐步推进量产落地。

李宗霖还表示，新芯航途的定位是芯片供应商，不直接作为一级供应商向车企交付完整硬件系统。公司将通过提供经过验证的参考设计，降低车企及合作伙伴的开发难度。

从公司背景来看，新芯航途成立于2023年12月，总部位于苏州，主要从事车规级智能驾驶芯片研发。

同时，新芯航途与Momenta也有着较深的联系，公开资料显示，新芯航途董事长李俊曾担任Momenta芯片负责人，Momenta创始团队成员也间接持有新芯航途，但两家公司之间本身没有股权关联。

新芯航途曾明确表示，公司独立运营，旗下芯片面向不同车企和算法供应商开放，与Momenta的合作并不具有排他性。

▲新芯航途历史融资信息

资本方面，新芯航途在今年10月宣布完成战略轮融资，历史累计融资金额已接近50亿元。

具体来看，新芯航途的产业投资方包括上汽、奇瑞、均胜电子、长鑫科技以及中金雷诺等。其中，雷诺集团首次参与最新一轮投资，奇瑞汽车追加投资。

新芯航途的市场化投资机构包括IDG资本、鼎晖投资、纪源资本、蔚来资本、顺为资本、真格基金等。

此外，新芯航途的国资背景投资方则包括国家人工智能产业投资基金、国开金融、深创投、苏创投和苏州国投集团等。

此次发布会上，Momenta创始人兼CEO曹旭东还介绍了新芯航途与Momenta在模型和芯片方面的合作。

曹旭东表示，Momenta从成立初期就希望通过海量真实驾驶数据，推动自动驾驶向规模化L4发展。

▲Momenta CEO曹旭东

要实现这一目标，智能驾驶系统需要具备处理大量长尾场景的能力。

Momenta选择通过世界模型进行预训练、仿真和强化学习，让模型能够预测道路环境的变化，并在虚拟环境中反复学习复杂场景的处理方式。

随着模型规模持续增长，车端芯片的计算性能、内存带宽和功耗也成为重要限制。

曹旭东认为，传统通用计算芯片难以同时满足超大规模模型运行、车规可靠性、功耗和成本等要求，因此需要从模型需求出发重新设计专用芯片。

此次发布的X7 Ultra，将与Momenta新一代R7 Ultra世界模型协同工作。

▲Momenta R7世界模型三大支柱

按照曹旭东在现场公布的信息，基于X7 Ultra提供的计算能力，Momenta正在进一步扩大世界模型规模。

他表示，新一代模型参数规模已扩大至原来的5倍，相关安全性能指标也实现了约5倍提升，未来还计划继续增加模型规模，并争取更大的性能提升。

支持模型升级的另一项基础，是Momenta持续增长的量产车辆和驾驶数据。

曹旭东在现场宣布，Momenta累计量产搭载规模已经突破140万台，最新10万台的增长用时不到一个月，累计驾驶里程达到约200亿公里。

这些车辆产生的真实驾驶数据，将继续用于模型训练与迭代。

除了乘用车辅助驾驶，Momenta也在将世界模型应用到Robotaxi等更高级别自动驾驶场景。

曹旭东预计，随着模型、芯片和数据规模共同增长，2028年有望成为L4自动驾驶发展的重要拐点，2030年前后则可能进一步走向规模化应用。

▲用户体验发展时间表

此外，虽然新芯航途与Momenta在模型和芯片研发方面保持深度合作，但新芯航途此前明确表示，双方并不存在排他性绑定，其芯片产品也向其他算法企业和车企开放。

▲双方携手引领2028年L4引爆点

这意味着，新芯航途未来还需要在不同算法平台和更多车型项目中验证芯片的通用适配能力。

随着端到端和世界模型在汽车上应用，智能驾驶芯片面临的需求正在发生变化。

更高的算力仍然重要，但芯片能否减少数据搬运、提高计算单元利用率，以及支持不断升级的大模型，也开始影响实际的智能驾驶体验。

新芯航途此次发布X7 Ultra，并公布X7系列20万颗的量产出货成绩，展示了其在芯片设计和商业落地方面的进展。