在智能輔助駕駛領域，一場關于算力效率與成本優化的深刻變革正在悄然進行。隨著特斯拉FSD12采用端到端架構引領技術潮流，以及英偉達Thor芯片突破1000TOPS算力大關，行業對于智能輔助駕駛的未來充滿了期待與討論。

2025年，中國市場上“智駕平權”的概念逐漸興起。據研究機構預測，今年國內市場搭載NOA功能的車型銷量有望達到500至600萬輛，市場滲透率將接近30%。比亞迪率先將高階智能駕駛配置引入10萬元車型，吉利和奇瑞緊隨其后，行業競爭的邏輯從單純的技術參數比拼轉向“體驗-成本”的平衡。

在這場變革中，算力焦慮成為主機廠面臨的一大挑戰。一方面，算力的發展對高算力芯片提出了更高要求；另一方面，本土廠商對“全棧自研”的思考也在發生轉變。過去三年中，不少主機廠嘗試自研芯片和算法，試圖通過封閉體系突破技術限制，但這導致了分工鏈條的斷裂和重復投入的加劇。

然而，隨著多模態大模型輕量化技術的突破，行業開始重新審視算力的價值。當摩爾定律失效，單純堆砌算力“TOPS”的競爭模式已顯疲態，真正的競爭力轉向架構創新與生態協同。在這一背景下，中國中算力芯片玩家開始精準入局，他們認為，產業鏈的突圍應依靠精準分工合作，車企聚焦用戶體驗定義，算法公司開放適配能力，芯片廠商則專注于系統能效優化。

在中國電動汽車百人會論壇上，多位車圈大佬圍繞“智駕平權”、“智能化發展”等話題展開了熱烈討論。為旌科技創始人兼CEO鄭軍以《智駕平權加速行業分工與合作》為主題發表演講，從智能輔助駕駛芯片廠商的角度出發，闡述了“智駕平權”時代下各利益相關方分工合作的重要性。

鄭軍提出，智能駕駛產業鏈應借鑒手機行業格局變遷的經驗，通過專業化分工構建護城河。他預言，汽車智能化將復刻“開放生態對抗封閉系統”的經典敘事。在這一過程中，芯片廠商的核心使命不是盲目追逐算力指標，而是通過Transformer架構硬件優化、工具鏈標準化、功耗精細控制，實現模式創新。

為旌科技推出的御行VS919系列芯片成為這一理念落地的關鍵載體。該芯片搭載原生支持Transformer架構的“天權NPU”，通過超越函數硬件加速、多級緩存優化，在典型Transformer模型上的計算效率較傳統GPU提升5-10倍，同時將功耗控制在10W以內。這種“芯片+算法+場景”的垂直整合模式，使得基于VS919的雙芯片方案能夠顯著降低15萬元級車型的智能輔助駕駛系統成本。

面對英偉達Thor芯片的超1000TOPS算力威懾，鄭軍展現出國產芯片廠商的獨特思考。他認為，在摩爾定律失效的背景下，真正的創新發生在架構層而非工藝層。為旌科技通過架構優化，提高芯片計算效率，實現了車圈版“用1/10算力跑通同等算法”的DeepSeek模式。這一模式通過動態計算資源調度、多傳感器同步技術，在有限算力下實現了城區NOA功能的落地。

鄭軍還提到，隨著DeepSeek技術的出現，Transformer架構的大模型成本優勢將逐漸顯現。DeepSeek的蒸餾技術能夠顯著降低大模型的成本，反駁了算力越大越好的傳統觀點。同時，為旌科技正在開發支持新一代NPU架構的芯片，以進一步提升計算性能。

在談到行業競爭時，鄭軍表示，芯片領域的競爭預計將在未來兩三年內加劇。車企需合理選擇芯片方案，避免成本挑戰，同時確保之前的投資不被浪費。作為芯片供應商，為旌科技的目標是幫助車企在新芯片上實現算法數據的良好運行，降低成本。未來市場不會形成單一標準，各種模式仍將共存，行業將逐步形成更具競爭力的方向。

鄭軍還強調了主機廠在選擇芯片時應關注如何通過不同硬件實現接近的用戶體驗，同時保留自主選擇的權利，以實現最佳的市場表現。他指出，在芯片設計行業，前瞻性至關重要。美國在整體創新方面仍處于領先地位，為旌科技將繼續加強與美國等先進國家在技術創新方面的交流與合作。

在提到目前國內在云端算力方面的短板時，鄭軍認為，與國內企業相比，特斯拉在云端算力方面存在數量級的優勢。因此，主機廠之間的聯合或數據中心的合作，以高效利用算力中心，將對整個產業鏈至關重要。同時，隨著DeepSeek技術的出現，算法的迭代速度將加快，大模型的輕量化也將成為未來的核心競爭力。

在談到輔助駕駛平權時，鄭軍表示，比亞迪推出的“輔助駕駛平權”是一項頗具挑戰性的嘗試。智能輔助駕駛技術通常是從高端車型開始推廣的，但在相對下沉市場的平臺上，追求高階智能駕駛的所有功能并不現實。相反，應專注于優化一些關鍵功能，如自動緊急制動（AEB）、高速導航輔助駕駛（NOA）和自動泊車等。