文丨樊舒琪

2028年被业界视为L4自动驾驶的爆发节点，Momenta CEO曹旭东预测，届时车载自动驾驶模型的参数规模将攀升至百亿甚至千亿级别。然而，在模型快速迭代的背景下，行业始终缺乏一款能支持超大型模型在车端运行的芯片。

XHEART新芯航途近期推出的X7 Ultra，在一定程度上填补了这一产业空白。

根据XHEART新芯航途官方数据，这款芯片的大模型算力达到700 TOPS，内存带宽消耗较行业旗舰产品降低80%，能效提升100%。

与自动驾驶芯片行业普遍追求峰值算力的做法不同，X7 Ultra从设计初期就贯彻了“大模型定义芯片”的理念，注重平衡算力、带宽、能耗等多重性能指标，最终打造出一款原生适配大模型的芯片。

XHEART新芯航途是一家成立于2023年的大模型芯片企业。相较于英伟达、高通等国际巨头，它无疑是行业的后来者。

尽管如此，在中国汽车市场竞争已趋于白热化的环境下，XHEART新芯航途仍取得了不俗的商业化成果。截至10月，其首款产品X7系列已应用于超过10款车型，累计出货量突破20万颗，另有40款车型的定点项目等待交付。

资本市场也对XHEART新芯航途表现出浓厚兴趣。今年10月16日，该公司完成了战略轮融资，雷诺集团首次参与投资，奇瑞汽车追加投资，中国存储领域龙头企业长鑫科技也加入了这轮融资。至此，XHEART新芯航途累计融资额已达50亿元。

这家成立不到三年的公司，能够在产业和资本两端同时崭露头角，其背后关键因素在于企业的产品力和技术实力。

XHEART新芯航途的首款产品，是与合作伙伴Momenta深度协同开发的。基于“大模型定义芯片”的技术理念，X7系列产品能够适配未来数年的模型演进。这改变了以往其他芯片厂商用硬件制约软件的做法。XHEART新芯航途李宗霖向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，令客户非常满意。

从某种程度上看，车企对XHEART新芯航途的认可，反映了在自动驾驶技术向AI转型的背景下，行业对更适配大模型的芯片的迫切需求。

为何是大模型定义芯片

自动驾驶技术早已从早期基于规则的模块化算法、BEV+Transformer，演进至如今基于大模型的AI新范式——端到端、VLA、世界模型等。

此外，一个显著趋势是，车载自动驾驶模型正快速演进，参数规模不断扩大，从数百万级向数十亿级扩张。

头部新势力的动态充分体现了这一趋势。

早在去年年底的小鹏科技日上，小鹏汽车就公开表示，其在2250 TOPS的Ultra版车型上，搭载了数十亿级参数规模的第二代VLA。另一家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40亿。今年，理想的车端模型参数又呈现指数级增长。

然而，当前主流的高端自动驾驶芯片，大多是在2021年左右定义和研发，并于2025年左右陆续上车。这些芯片在定义之初，更多考虑的是自动驾驶行业早期的模块化算法和早期端到端模型的需求，更适合小型检测模块和传统的CNN算法。

如果要用这类芯片来适配当前乃至未来的端到端自动驾驶模型，就属于“后适配”或“补丁式”适配。原生硬件架构的不匹配，通常会给车企的车端模型部署带来一系列问题。

一个常见问题是，部分偏向CNN算子的传统NPU，纸面算力很高，但用于运行基于Transformer的端到端模型时，有效算力会大幅“缩水”。

而且，即使芯片和模型勉强适配，也可能伴随推理延迟、模型能力被迫“降级”等问题。

XHEART新芯航途洞察到这一行业痛点，因此基于“大模型定义芯片”的思路，打造出一款原生适配大模型的芯片。

根据XHEART新芯航途的解释，“大模型定义芯片”是指从实际应用中的模型需求出发，反向推导芯片架构，重新组织计算、存储和数据流转。这与传统自动驾驶芯片堆砌算力的设计方式根本不同，不仅能优化端到端大模型的部署效果，还能为未来的模型演进预留充足空间。

“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专家对模型与芯片关系的深刻理解。李宗霖曾在接受媒体采访时，向36氪这样解释XHEART新芯航途如何让大模型定义芯片：

“AI的推理计算是一层一层的连续计算。因此芯片需要考虑的核心问题是计算和数据的搬运，我们必须想办法兼顾这两者。”

模型推理的过程，是不断将新画面与历史画面特征进行对比的过程。这意味着，在模型推理时，历史信息会持续新增并被反复读取。这也是李宗霖强调计算和数据搬运这两件事的原因。

要做好计算和数据搬运，芯片不仅需要较高的算力，还需要更高的计算精度、更大的缓存和内存、以及更高的带宽。

李宗霖向36氪简要拆解了企业实现这些需求的方法：“对于关键算子，我们会将大模型使用频率最高的算子尽可能进行极致优化，这种优化不仅将算子集成在硬件里，还会使算子所需的数据搬运路径尽可能缩短。”

李宗霖指出，“这很关键”，“因为AI推理运算时，必须避免数据过于频繁地读取外部DDR”。无需频繁读取外部DDR，给模型运行带来的最直接好处是缩短推理延迟，进而提升紧急情况下自动驾驶的安全性。

XHEART新芯航途的努力最终转化为优异的芯片性能和模型部署表现。

根据XHEART新芯航途发布会的说法，X7 Ultra可释放700 TOPS的大模型算力，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体现了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计算利用率表明算力很少在等待数据搬运时空转，这意味着芯片峰值算力提升、模型推理延迟更可控；内存带宽消耗较竞品下降80%，同样有助于降低模型推理延迟。

通俗地理解，这指的是基于X7 Ultra压缩上车后的模型，与云端版本相比，能力几乎没有打折。这样的部署效果相对罕见。

而市场自然不会辜负这样一款产品。

大模型定义芯片，助力XHEART新芯航途突围

诚然，许多起步更早的芯片公司已与一些大型主机厂深度绑定，部分车企的自研芯片也已量产上车。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。

这一判断有一定道理。

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、奇瑞等年销量长期维持在200万辆以上的车企，其车型多定点给高通、英伟达。

行业竞争如此激烈，但李宗霖表示，XHEART新芯航途的“机会非常好”。

这话并非空穴来风。

他的信心一方面来自XHEART新芯航途过去的客户拓展速度。

2025年三季度，36氪曾独家报道新芯航途首颗芯片成功点亮，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系列已应用于超过10款车型，累计出货量突破20万颗，另有40款车型的定点项目等待交付。基于双X7的L3/L4计算平台也已获得多个车型项目定点。

在先发者的重重包围下，XHEART新芯航途正凭借产品力撕开一条出路。

此外，李宗霖对XHEART新芯航途的信心，还来自对未来行业竞争格局的清醒预判。

李宗霖曾向36氪提出，未来的自动驾驶芯片竞争将聚焦于“模型在芯片上的运行效果”。评价运行效果有多个指标，其中，“车企最关注的是响应速度，因为这涉及安全”，其次是“运行是否稳定”，以及模型持续升级时是否有足够空间。

一款针对车端智驾的AI芯片，从定义、设计、流片到量产通常需要3-4年。但模型迭代可能只需一年甚至几个月。面对这种迭代速度的错位，车企在定点芯片时，往往需要为未来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，更早地将模型演进和整车应用要求融入产品设计。用李宗霖的话说，这样做的好处是，“未来的模型迭代，只要仍基于端到端，且以Transformer为基础的模型演绎或变化，我们的芯片都能很好地处理”。

李宗霖提到的未来竞争的另一焦点是“可靠性和量产交付能力”，这些对“芯片公司是一个较大的考验”。

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是锚定了“大模型定义芯片”这一技术路线，通过架构和工具链的软硬协同优化，XHEART新芯航途能将模型“运行的效率和体验做得很好”。

为何XHEART新芯航途能较早实现软硬协同

XHEART新芯航途的一大核心竞争力来自模型定义芯片和软硬协同，这毋庸置疑。

但与算法深度协同可以催生出更合理的芯片架构，这早就是芯片行业的共识。小鹏、理想等车型搭载的自研芯片，也正是通过软硬协同方式定义的。

然而，在XHEART新芯航途之前，许多国产芯片厂商很少能实现软硬协同。

要知道，车企之所以能通过软硬协同方式设计芯片，是因为它们在自研芯片前已拥有相对成熟的自动驾驶算法团队，算法和硬件团队同属一家企业，在组织层面天然更容易协同。

而许多自动驾驶芯片供应商并不具备这一条件。

正因如此，部分头部国产芯片供应商此前量产的数代芯片，更多采用传统的芯片设计方式。这类芯片供货给车企时，需要车企的算法进行削足适履的适配。它们基于软硬协同思路打造的芯片，大约要到明年才会发布。

那么，为何XHEART新芯航途这样一个后来者，反而能较早实现软硬协同？

这归功于XHEART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。李宗霖将二者的关系比作个人电脑PC刚问世时的英特尔和微软。

Momenta创始人曹旭东拥有敏锐的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。

当时，端到端尚未成为行业技术共识，数据飞轮、数据闭环的理念也不像今天这样深入人心。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。

李宗霖在谈及与Momenta的合作时提到，在芯片最初的架构设计阶段，Momenta的模型团队向XHEART新芯航途输入了模型在芯片使用上的痛点以及模型的未来趋势等信息。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的输入和自身的专业判断进行架构设计。

正是二者的深度协同，使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。

更早实现软硬协同，意味着XHEART新芯航途拥有了一段相当的市场空白期。正如之前所述，其他国产芯片厂商基于软硬协同思路打造的芯片要到明年才发布，从发布到量产上车又有一段时间差。在极度内卷的中国市场，没有人不清楚市场时机对一家企业的意义。XHEART新芯航途正好可以利用这段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，其深度合作伙伴中又增加了长鑫科技。李宗霖告诉36氪，“SOC芯片和DDR这两个器件的组合是AI推理系统的关键路径”，因此“SOC与DDR的紧密合作变得越来越重要”，他也期待XHEART新芯航途能与长鑫科技实现长期合作。

凭借为大模型打造的X7系列芯片和优质的生态合作圈，XHEART新芯航途已成为汽车领域的一匹黑马。李宗霖表示，未来，企业还将进入更广阔的具身智能领域，而这一在汽车领域被验证过的方法论，无疑也将帮助企业打开具身智能市场。