当前，中国智能汽车产业正面临芯片供应的关键转折点；一方面，根据工信部规划要求，到2025年汽车芯片本地采购比例需提升至20%-25%；另一方面，美国商务部最新出口管制措施对高端芯片进口形成制约。这种政策环境使得行业陷入国产替代与国际合作的战略平衡难题。 地平线公司近期的人事调整折射出行业紧迫态势。由工程落地能力突出的苏箐接任芯片研发负责人，标志着企业正从技术研发向产业化落地转型。据悉，采用第四代BPU黎曼架构的征程7芯片研发周期被压缩至常规时间的一半，计划在2026-2027年间实现量产，直接对标国际领先产品。 研发加速的背后是巨大的算力需求。业内专家指出，智能驾驶模型单次训练成本可达数亿元，且存在不确定性。地平线财报显示，其研发支出增长主要源于云服务对应的投入。这种算力饥渴现象在行业内具有普遍性，促使企业寻求多元解决方案。 面对挑战，行业已形成"双轨制"发展路径：量产环节逐步提高国产芯片占比，研发环节则借助国际先进算力支撑。数据显示，英伟达特供版H200芯片在华首批订单超40万块，主要客户包括互联网巨头及头部车企。这种模式虽能解燃眉之急，但也引发对长期技术自主的思考。 为突破困局，产业协同正在深化。地平线已整合云端算力资源调度权限，强化与车企、云服务商的合作。同时，企业加大与国内大模型公司的技术对接，计划4月完成基础设计定型。这种全产业链协作模式，或将成为平衡短期需求与长期发展的有效路径。
智能驾驶竞争正从"算力比拼"转向"效率竞争"；在国产化目标与全球供应限制并存的背景下，既要重视高性能算力对创新的支撑，也要关注算力成本与产业协同的长期影响。如何将资源转化为工程效率，将外部挑战转化为体系能力，将成为中国智能汽车产业实现高质量发展的关键。