商業(yè)
怎么提亮膚色，讓氣色變好？
單臺訓練成本超12億美元
楊亮
4小時前
專家警告 國內車企算力不及特斯拉12 技術跟跑何：時，休
2025-08-01 04:28:14
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據中國汽車論壇7月11日消息，中汽協副總工程師王耀在論壇上直言：“國內自媒體總說自主品牌自動駕駛遠超特斯拉，但事實是，特斯拉提概念，我們產業(yè)跟進，算力上國內所有主機廠AI顯卡加起來，都沒特斯拉Dojo一家多?！?/p>
這番話撕開了國內車企“市場領先”與“技術跟跑”的現實矛盾——2024年國內新能源車市占率達65%，但在自動駕駛原創(chuàng)技術、算力基建等核心領域，差距仍在拉大。
一、算力鴻溝：從“堆芯片”到“超算生態(tài)”的代差
特斯拉Dojo的“算力霸權”，是國內車企難以逾越的坎。2024年Dojo超算集群算力達20EFLOPS（百億億次/秒），相當于100萬臺高性能服務器的總和，單臺訓練成本超12億美元。而國內頭部車企中，蔚來乾崑超算算力8EFLOPS，小鵬XNGP智算中心5EFLOPS，所有主機廠算力相加不足Dojo的65%。
更關鍵的是，Dojo并非簡單堆芯片，其自研D1芯片采用7nm工藝，能效比是英偉達H100的1.8倍，且通過“訓練-推理-實車反饋”閉環(huán)，讓FSD模型迭代周期從3個月縮至2周。
這種差距直接體現在技術落地速度上。特斯拉2024年推出的“4D毫米波雷達+純視覺融合”方案，6個月內完成北美100萬輛車推送；
而國內某新勢力同款技術從概念發(fā)布到量產，耗時14個月，且因算力不足，復雜路況識別準確率低12%。王耀在論壇上舉例：“特斯拉2016年提Autopilot，我們2018年跟進；2021年提FSDBeta，我們2023年推出類似功能，這種時間差背后是算力基建的代差?！?/p>
二、原創(chuàng)困局：市場領先與技術跟跑的錯位
國內車企的“市場優(yōu)勢”難以掩蓋技術原創(chuàng)性的短板。2024年國內新能源車銷量840萬輛，占全球60%，但在自動駕駛核心技術上，90%的專利集中在應用層（如場景適配），基礎層（如神經網絡架構、決策算法）專利僅占17%，而特斯拉基礎層專利占比達35%。
比如特斯拉的“OccupancyNetwork”（占用網絡），能預測物體3秒后位置，國內車企多通過“模仿+優(yōu)化”實現類似功能，卻難以突破核心邏輯。
這種“跟跑依賴”在研發(fā)投入上尤為明顯。2024年國內車企自動駕駛研發(fā)投入總和800億元，其中70%用于采購英偉達芯片、Mobileye方案；
而特斯拉560億元研發(fā)費用中，45%投入Dojo超算、4D雷達等基礎研究。某新勢力研發(fā)總監(jiān)私下坦言：“我們KPI是‘半年內追上特斯拉某功能’，沒人敢說‘花三年做個原創(chuàng)架構’，市場競爭不允許?！?/p>
三、破局路徑：從“單點超越”到“生態(tài)補課”
正視差距正在倒逼國內車企調整策略。華為近期宣布投入200億元研發(fā)“昇騰智駕超算”，目標2026年算力達50EFLOPS，兼容國產芯片；
比亞迪與中科院合作成立“智能駕駛基礎研究院”，專攻神經網絡優(yōu)化算法，不再依賴第三方方案。
這些動作直指王耀指出的“根技術短板”——不再滿足于“功能對標”，而是要啃“算力基建、算法架構”的硬骨頭。
但破局不會一蹴而就。特斯拉Dojo的生態(tài)壁壘不僅在硬件，更在數據閉環(huán)：全球500萬輛FSD用戶每天產生1600萬公里路測數據，反哺模型迭代。
國內車企雖有龐大用戶基數，卻因數據格式不統一、隱私合規(guī)限制，難以形成類似閉環(huán)。
中國汽車工程學會數據顯示，國內車企單模型訓練數據量平均1.2億公里，僅為特斯拉10億公里的12%。
當國內車企在銷量上碾壓特斯拉時，王耀的警告像一盆冷水：市場領先能贏得時間，卻換不來技術主權。
那么問題來了——在特斯拉Dojo算力持續(xù)翻倍的壓力下，國內車企該用“市場換技術”還是“斷臂式投入基礎研究”？這場選擇，或許決定著中國汽車產業(yè)未來十年的全球地位。
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