摘要：在科技与汽车产业深度融合的当下，新能源汽车领域的每一次变革都备受瞩目。特斯拉，作为行业的领军者，其一举一动都牵动着市场的神经。近日，特斯拉在智能驾驶和智能座舱方面的全面升级，以及马斯克对超算芯片研发策略的重大调整，无疑成为了行业内的焦点话题。这一系列动作不仅展

马斯克的大招来了，智驾智舱全部升级，承认超算芯片走进死胡同

在科技与汽车产业深度融合的当下，新能源汽车领域的每一次变革都备受瞩目。特斯拉，作为行业的领军者，其一举一动都牵动着市场的神经。近日，特斯拉在智能驾驶和智能座舱方面的全面升级，以及马斯克对超算芯片研发策略的重大调整，无疑成为了行业内的焦点话题。这一系列动作不仅展现了特斯拉在技术创新上的决心，也预示着新能源汽车智能化发展的新方向。

一、特斯拉智能驾驶的进阶之路

硬件迭代：从HW3.0到HW4.0的跨越

特斯拉的智能驾驶硬件发展历程，是一部不断追求极致性能与创新的进化史。早期，特斯拉采用英伟达、Mobileye芯片版本，受制于当时软硬件技术水平，智能驾驶体验存在一定局限。从2019年投产的HW3.0硬件开始，特斯拉开启了自研算力芯片的征程。它转向自研高度集成的SoC+MCU，具备全套芯片设计、图像识别算法、多传感器融合以及应用层软件开发能力，单芯片算力达72TOPS，板卡算力达到了144TOPS。这一突破使得第一代Model 3/Y，包括2019年后的Model X，2021年后的Model S，在智能驾驶能力上有了显著提升。

而HW4.0基础的“焕新”版，则是特斯拉智能驾驶硬件的又一次重大飞跃。其算力提升至700TOPS+，最大的变革在于马斯克大胆地取消了所有毫米波雷达、超声波雷达，全车仅依靠8个摄像头承担所有行车和泊车任务，开启了纯视觉智能驾驶的新时代。尽管北美市场全部采用这种8摄像头纯视觉车型，但中国市场后续版本考虑到复杂路况和用户需求，又加回了毫米波雷达。近期的更新更是让纯视觉版本HW4.0的车外摄像头从8个增加到了9个，进一步提升了视觉感知的范围和精度 ，为智能驾驶提供更丰富的数据支持。

软件升级：FSD版本的持续优化

特斯拉智能驾驶的强大，不仅在于硬件的不断升级，更离不开软件算法的持续优化。FSD（Full Self-Driving）软件作为特斯拉智能驾驶的核心，其每一次版本更新都带来了令人惊喜的变化。

最新版本V13.2.9在今年5月推送，带来了一系列核心技术升级。36Hz全分辨率AI视频输入，让车辆能够更快速、精准地捕捉道路信息；原生AI4（即HW4.0）输入与神经网络架构的优化，提升了数据处理和决策的效率；4倍数据缩放能力和5倍训练计算扩展，使得FSD能够处理更复杂的路况和场景；2倍延迟降低，则让车辆的响应更加及时，大大提高了驾驶的安全性。

在功能方面，FSD V13.2.9增强了对掉头、泊车下非规范场景的理解能力，能够更好地应对现实中复杂多变的驾驶环境。通过改进奖励预测算法，降低了碰撞风险，提升了驾驶的安全性。同时，摄像头清洁效率的提升，确保了在恶劣天气或路况下，摄像头依然能提供清晰的图像。规控升级让FSD的驾驶体验更加丝滑，自主规避临时道路封闭功能的加入，则为用户提供了更加智能、便捷的出行体验。官方还透露，后续FSD还将增加不同车库、车道、车位的定点自主泊车能力，进一步提升智能驾驶的实用性和便利性。

技术战略：统一AI大模型的驱动

特斯拉整个自动驾驶研发团队（不包括硬件）规模相对较小，只有数百人左右，远远小于国内动辄千人起，甚至四五千人的规模。然而，特斯拉却能在智能驾驶领域保持领先地位，其背后的关键在于拥有一个统一的自动驾驶基座模型。

这个超大规模的基座模型，架构很有可能是VLA，它具备强大的认知理解能力，能够像人类驾驶员一样，在理解路况车况的基础上做出合理的驾驶决策。通过预训练，基座模型具备了基础的认知能力和驾驶技能，然后经过针对性强化学习，保证了其安全可靠性。最后，再将训练好的大模型“蒸馏”成车端能搭载的“小模型”，以适应不同车型的传感器和算力配置。

例如，HW3.0就是通过进一步蒸馏，得到一个保留大部分基本能力，但在144TOPS算力下也能稳定运行的模型。这种技术战略使得特斯拉能够在不同硬件版本上实现高效的智能驾驶功能，大大降低了研发成本和复杂性，同时也提高了系统的通用性和可扩展性。

二、智能座舱的升级与创新

硬件与软件的协同优化

特斯拉的智能座舱同样经历了一系列的升级与创新，致力于为用户打造更加舒适、便捷、智能的驾驶体验。在硬件方面，不断提升屏幕的显示效果和交互性能，为用户提供清晰、流畅的视觉和操作体验。同时，优化车内的音响系统、空调系统等，使其能够与智能座舱的软件系统实现无缝对接，通过智能化的控制，为用户营造出更加舒适的车内环境。

在软件方面，特斯拉不断丰富智能座舱的功能和应用。例如，引入更加智能的语音控制系统，用户可以通过语音指令完成导航设置、音乐播放、车窗控制等一系列操作，大大提高了操作的便捷性和安全性。此外，还加强了智能座舱与智能驾驶系统的联动，当智能驾驶系统检测到路况变化或驾驶需求时，智能座舱能够及时做出相应的调整，如自动调节座椅位置、调整空调温度等，为用户提供更加贴心的服务。

个性化与定制化服务

特斯拉还注重为用户提供个性化和定制化的服务。通过收集用户的驾驶习惯、偏好等数据，智能座舱能够为用户提供个性化的界面设置、功能推荐等服务。例如，根据用户经常行驶的路线，自动推荐相关的加油站、餐厅等信息；根据用户的音乐偏好，为用户推荐个性化的音乐播放列表。此外，特斯拉还支持用户对智能座舱进行定制化设置，用户可以根据自己的喜好选择不同的主题、壁纸等，打造属于自己的独特驾驶空间。

三、超算芯片研发策略的调整

Dojo项目的兴衰

Dojo超级计算机项目曾是特斯拉在自主研发无人驾驶技术芯片方面的重要布局。自2019年提出以来，Dojo项目备受关注。2021年发布的D1芯片，采用自主研发的分布式架构，主要用于处理特斯拉全球车队每日产生的海量视频数据，通过无监督学习算法优化完全自动驾驶FSD系统的迭代优化。Dojo项目被马斯克多次公开表示将成为特斯拉AI雄心的基石，也是其实现完全自动驾驶目标的关键。

然而，近日彭博社报道称，马斯克已下令停止Dojo超级计算机项目，并正在解散其Dojo超级计算机团队，项目负责人彼得·班农(Peter Bannon)或将离职。这一消息引发了全网热议，标志着特斯拉在自主研发无人驾驶技术芯片方面遭遇挫折。

马斯克的回应与新策略

马斯克在X上证实了这一消息，并解释了原因。他表示，同时投入资源设计两款不同的AI芯片毫无意义。得益于AI5芯片实现了跨代性能飞跃，特斯拉当前的AI5、AI6及后续芯片在推理、训练方面表现相当出色。因此，特斯拉正在将数片AI5/AI6芯片集成到一块主板上，用于构建超级计算机集群，该集群可以称为“Dojo 3”。这意味着Dojo 3或将演变为主板集成大量AI6的形式存在。

此外，特斯拉计划加强与英伟达和AMD在计算方面的合作，并与三星电子在芯片制造方面展开更深入合作。按照计划，三星位于美国得州的新工厂将生产特斯拉的下一代AI6芯片，三星目前生产AI4芯片，台积电则将制造刚完成设计的AI5芯片。这一系列举措表明，特斯拉在人工智能竞赛中转移了战略重心，更加依赖外部技术合作伙伴，以实现其在智能驾驶和AI领域的发展目标。

四、行业影响与未来展望

对新能源汽车行业的影响

特斯拉作为新能源汽车行业的领军者，其在智能驾驶、智能座舱以及超算芯片研发策略上的调整，无疑将对整个行业产生深远的影响。在智能驾驶和智能座舱升级方面，特斯拉展示了行业领先的技术实力和创新能力，为其他车企树立了新的标杆。其持续优化的智能驾驶技术和丰富的智能座舱功能，将促使其他车企加大在这方面的研发投入，推动整个行业的智能化发展进程。

而特斯拉在超算芯片研发策略上的转变，从自主研发转向与外部合作，也将引发行业内对芯片研发模式的重新思考。这可能会促使更多车企在芯片研发上采取更加灵活的策略，加强与专业芯片厂商的合作，以提高研发效率，降低研发成本。

未来发展趋势展望

展望未来，随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，新能源汽车的智能化程度将不断提高。智能驾驶技术有望实现从辅助驾驶到自动驾驶的重大突破，为用户提供更加安全、便捷、高效的出行体验。智能座舱也将成为车内生活的核心，通过与智能驾驶系统、移动互联网等的深度融合，为用户提供更加丰富、个性化的服务。

在芯片领域，随着技术的不断进步和市场需求的不断增长，芯片的性能将不断提升，成本将不断降低。同时，车企与芯片厂商之间的合作将更加紧密，共同推动芯片技术在新能源汽车领域的应用和创新。

特斯拉的这一系列动作，不仅是其自身发展的重要转折点，也为整个新能源汽车行业的发展带来了新的机遇和挑战。在未来的发展中，我们期待特斯拉能够继续发挥其创新精神，为行业带来更多的惊喜，也期待其他车企能够积极跟进，共同推动新能源汽车行业朝着更加智能化、绿色化的方向发展。

来源：清零。