挑战先行者，XHEART：「我们的机会来自大模型对芯片需求的改写」

杀出重围。

文丨樊舒琪

2028年被认为是L4的行业引爆点，MomentaCEO曹旭东预判，届时车端自动驾驶模型的参数将达到百亿乃至千亿级。但在模型快速演进的同时，行业却一直缺少能够支撑超大模型上车的芯片。

XHEART新芯航途近日发布的X7 Ultra在某种程度上弥补了这一产业缺口。

据XHEART新芯航途官方披露，这颗芯片的大模型算力达700 TOPS，内存带宽消耗较行业旗舰产品下降80%，能效提升100%。

不同于自动驾驶芯片行业堆砌峰值算力的传统做法，X7 Ultra在设计之初就遵循“大模型定义芯片”的理念，着意于平衡芯片的算力、带宽、能耗等多重性能指标，最终打造出了这样一颗适配大模型的芯片。

XHEART新芯航途是一家2023年才成立的大模型芯片公司。比起英伟达、高通等国际大厂，XHEART新芯航途无疑是行业后来者。

可尽管如此，中国汽车市场的竞争已相当白热化，XHEART新芯航途仍然取得了较为亮眼的商业化成绩。截至10月，XHEART新芯航途的初代产品——X7系列已上车10余款车型，累计出货量超过20万颗，另外还有40款车型的定点有待交付。

资本市场亦对XHEART新芯航途高度关注。今年10月16日，XHEART新芯航途完成了战略轮融资，雷诺集团首次投资，奇瑞汽车追加投资，中国存储龙头企业长鑫科技也参与了这轮融资。至此，新芯航途XHEART累计融资额已达50亿元。

而这样一家成立不到三年的公司，之所以能同时在产业端和资本端崭露头角，背后一个重要原因，是企业的产品力和技术实力。

新芯航途的初代产品，是与合作伙伴Momenta深度协同打造而成。基于“大模型定义芯片”的技术理念，X7系列产品可以承接未来几年的模型演进。这一改其他芯片厂商，此前用硬件制约软件的做法，XHEART新芯航途李宗霖对36氪表示，X7系列芯片搭配端到端大模型所实现的辅助驾驶体验，让客户非常满意。

在某种程度上，车企对XHEART新芯航途的认可，体现了在自动驾驶技术向AI变迁的背景下，行业对更适配大模型的芯片的渴望。

为什么是大模型定义芯片

自动驾驶技术早已从早期基于规则的模块化算法、BEV+Transfomer，发展为今天基于大模型的AI范式新技术——端到端、VLA、世界模型等。

不仅如此，一个鲜明的趋势是，车端自动驾驶模型正在快速演进，参数变得越来越大，从数百万级向数十亿级扩张。

头部新势力的动作很能反映这个趋势。

早在去年年底的小鹏科技日上，小鹏汽车就曾公开表示，小鹏在2250 TOPS的Ultra版车型上，搭载了数十亿级参数规模的第二代VLA。另一头部新势力理想汽车也于2025年5月发布了重新定义后的车端VLA模型——MindVLA，参数量达到40亿。今年理想的车端模型参数又呈现出了指数级增长。

然而，当前主流的高端自动驾驶芯片，普遍是在2021年左右定义、研发，2025年左右陆续上车。这些芯片定义之初，更多考虑的是自动驾驶行业“古早”的模块化算法、早期端到端模型的需求，更适配一个个小检测模块以及传统的CNN算法。

如果要用这样的芯片，适配今天乃至未来的端到端自动驾驶模型，属于“后适配”，或者说是“补丁式”适配。原生硬件架构的不匹配，往往会给车企的车端模型部署带来一系列问题。

其中较常见的问题就是，部分偏向CNN算子的传统NPU，纸面算力很高，但用它来跑基于Transformer的端到端模型时，有效算力大幅“跳水”。

而且，即使芯片和模型勉强适配上了，也很可能伴随着推理延时、模型能力被迫“打折”等问题。

XHEART新芯航途看到了这样的行业痛点，于是它基于“大模型定义芯片”的思路，打造出了一颗原生适配大模型的芯片。

按XHEART新芯航途的解释，所谓“大模型定义芯片”，指的是从真实应用中的模型需求出发，倒推芯片架构，重新组织计算、存储和数据流转。这从根本上有别于传统自动驾驶芯片，堆砌算力的设计方式，不仅将优化端到端大模型的部署效果，还能为今后的模型演进预留足够的空间。

“大模型定义芯片”的设计思路，体现了李宗霖这位从业数十年的芯片老兵，对模型和芯片关系的深刻理解。李宗霖曾在接受媒体采访时，这样对36氪解释XHEART新芯航途是如何让大模型定义芯片的：

“AI的推理计算，是一层一层的连续计算。所以芯片要考虑的核心问题，就是计算，以及资料的搬运，我们要想办法把这两者都兼顾。”

模型推理的过程，是不断将新画面与历史画面特质对比的过程。这就意味着，在模型推理时，历史信息会持续新增，并被反复读取。这也是为什么李宗霖强调计算和资料搬运这两件事的原因。

而要做好计算和资料搬运，意味着芯片不仅要有较高的算力，还要有更高的计算精度、较大的缓存和内存、较高的带宽。

李宗霖为36氪简单拆解了，企业落地这些需求的方法：“对于关键算子，我们会把大模型使用频次最高的算子，尽可能地做极致优化，这种优化不单只是把算子做在硬件里，还会把算子所搭配的数据搬运的路径做得很短。”

李宗霖指出，“这很关键”，“因为AI推理运算的时候，一定要避免数据非常高频率地读取外部的DDR”。无需高频读取外部DDR，给模型运行带来的最直观好处，就是缩短了推理延时，进而能提升紧急情况下，自动驾驶的安全性。

XHEART新芯航途的苦心孤诣，最终转化成了优异的芯片性能和模型部署表现。

按照XHEART新芯航途发布会的口径，X7 Ultra可释放700 TOPS大模型算力，这一性能基于真实量产智驾大模型评测，并以量化后模型输出与训练后FP32浮点模型的相似度达到99.99%以上为前提。

实测数据显示，X7 Ultra的NPU计算利用率可达98.7%；在模型性能相当的条件下，内存带宽消耗较行业旗舰产品下降80%，能效提升100%。

700 TOPS，体现的是X7 Ultra在严格精度约束下运行量产智驾大模型的实际推理性能；98.7%的NPU计算利用率，说明算力很少在等待数据搬运的过程中空转，意味着芯片峰值算力提升、模型推理时延更可控；内存带宽消耗较竞品下降80%，同样有助于降低模型推理时延。

通俗地理解，这说的是，基于X7 Ultra压缩上车之后的模型，比起云端的那个版本，能力几乎没有打折。这样的部署效果是相对少见的。

而市场当然也不会辜负这样一款产品。

大模型定义芯片，帮助XHEART新芯航途杀出重围

诚然，不少起步更早的芯片公司，已经和一些规模较大的主机厂绑定较深，部分车企的自研芯片也都已量产上车。有人因此判断自动驾驶芯片公司进入市场的窗口期正在关闭。

这样的判断有一定合理性。

从数据层面看，据高工智能汽车研究院统计，今年上半年，在高阶自动驾驶芯片市场，英伟达等头部玩家，共占据了近80%的市场份额。

从头部车企的定点情况看，比亚迪、吉利、奇瑞等年销售规模，常年维持在200万以上的车企，其车型多定点给高通、英伟达。

行业竞争如此激烈，但李宗霖却表示，XHEART新芯航途的“机会非常好”。

这话绝非无的放矢。

他的信心一方面来自XHEART新芯航途过去的拓客速度。

2025年三季度，36氪曾独家报道过新芯航途第一颗芯片成功点亮，2026年4月，XHEART新芯航途X7就在上汽大众ID.ERA9X上首发量产。此时距离这颗芯片点亮还不到一年。

此后X7系列又拿下多个客户。据XHEART新芯航途官方披露，截至10月，X7系列已上车10余款车型，累计出货量超过20万颗，另外还有40款车型的定点有待交付。基于双X7的L3/L4计算平台也已获得多个车型项目定点。

在先发者的重重围剿下，XHEART新芯航途正凭借产品力撕开一条血路。

除此之外，李宗霖对XHEART新芯航途的信心，还来自于对未来行业竞争格局的清醒预判。

李宗霖曾对36氪提出，未来的自动驾驶芯片竞争，会聚焦在“模型在芯片上的运行效果”。评价运行效果有多个指标，其中，“车企最在意的就是响应的速度，因为这个牵涉到安全”，然后是“运行是否稳定”，以及模型持续升级的时候，是否有足够空间。

一款针对车端智驾、AI芯片从定义、设计、流片到量产通常需要3-4年。但模型的迭代可能只需要一年甚至几个月，面对这种迭代速度的错位，车企在定点芯片时，往往要为未来2-3年的模型演进预留空间。

而XHEART从大模型需求出发定义芯片，更早把模型演进，与整车应用要求带入产品设计，用李宗霖的话来说，这样做的结果就是，“将来的模型的迭代，只要还是基于端到端的，而且是以Transformer为基础的模型的演绎或变化，我们的芯片都可以处理得非常好”。

李宗霖提到的、未来竞争的另一重焦点，是“可靠性，和量产交付能力”，这些对“芯片公司是一个比较大的考验”。

而在李宗霖看来，XHEART新芯航途有足够的技术底气，应对这些考验。

他表示，XHEART新芯航途的一个杀手锏，就是锚定了“大模型定义芯片”这个技术路线，进而通过架构、工具链的软硬协同的优化，XHEART新芯航途能把模型“运行的效率、体验做得很好”。

为什么XHEART新芯航途能较早实现软硬协同

XHEART新芯航途的一大重要竞争力，来自模型定义芯片、软硬协同，这是毋庸置疑的。

但与算法深度的协同，可以催生出更合理的芯片架构，这其实早就是芯片行业一个共识。小鹏、理想等车上搭载的自研芯片，也正是通过软硬协同的方式定义的。

可在XHEART新芯航途之前，诸多国产芯片厂商，很少有能实现软硬协同的。

要知道，车企之所以能通过软硬协同的方式设计芯片，是因为车企在自研芯片之前，已经有了相对成熟的自动驾驶算法团队，算法、硬件团队都隶属于同一家企业，二者在组织层面上，天然就能更好地协同。

而许多自动驾驶芯片供应商并不具备这样的条件。

也正是因此，部分头部国产芯片供应商，此前量产的数代芯片，更多采用的，还是传统的芯片设计方式。这样的芯片供货给车企时，需要车企的算法去做削足适履的适配。其基于软硬协同思路打造的芯片，大约明年才会发布。

那么何以XHEART新芯航途这样一个后来者，反而能较早落地了软硬协同？

这要归功于新芯航途对自身生态的建设。

Momenta是XHEART新芯航途的深度合作伙伴，李宗霖将其与XHEART新芯航途的关系，个人电脑PC刚问世时的英特尔和微软。

Momenta创始人曹旭东有着较为灵敏的AI嗅觉，基于他的战略判断，Momenta是国内最早在规控上采用数据驱动方式的自动驾驶算法公司。

彼时，端到端尚未成为行业技术共识，数据飞轮、数据闭环的理念还不像今天这样深入人心，而曹旭东更具前瞻性的技术预判，无疑使Momenta能更早赋能XHEART新芯航途。

李宗霖在谈起与Momenta的合作时提到，芯片在一开始的架构设计阶段，是Momenta的模型团队给XHEART新芯航途输入，模型在芯片使用上的痛点，以及模型的未来趋势等等。李宗霖评价，“这个输入是最有价值的。”之后，XHEART新芯航途会结合Momenta的输入，以及自身的专业判断做架构设计。

正是这二者的深度协同，让XHEART新芯航途有条件，从初代产品就走上“大模型定义芯片”之路。

更早落地软硬协同，意味着XHEART新芯航途有了一段相当的市场空白期。正如之前所说的，其他国产芯片厂商，基于软硬协同思路打造的芯片明年才发布，从发布到量产上车中间又有一段时间差。在极度内卷的中国市场，没有人会不清楚市场时机对一家企业的意义。XHEART新芯航途恰可以趁市场空白期，加速获取市场份额。

随着XHEART新芯航途最近一轮融资结束,XHEART新芯航途的深度合作伙伴中，又多了一个长鑫科技。李宗霖告诉36氪，“SOC芯片跟DDR这两个器件的组合是AI推理系统的一个关键路径”，所以“SOC跟DDR的紧密的合作，当然就越来越重要”，他也期待XHEART新芯航途能与长鑫科技实现长远合作。

凭借着为大模型打造的X7系列芯片，以及优质的生态合作圈，XHEART新芯航途已成为汽车领域的一匹黑马。李宗霖表示，未来，企业还会进入更广阔的具身智能领域，而这套在汽车领域被验证过的方法论，无疑也会帮助企业打开具身智能的市场。