过去两年的各类汽车发布会上，算力几乎都是舞台的绝对焦点。车企把智驾芯片跟手机处理器一样来夸，动辄就把 500、1000 甚至 2000TOPS 的数字摆在 PPT 上，给人感觉数字越大，车就越灵。一时间，大家都在比拼谁的“峰值算力”更吓人。
但这阵风停得很突然，今年你会发现，算力数字不怎么被摆到台面上吹了。曾经那么热的“大算力”，怎么就不香了？是不是已经多到用不完？偏偏答案不是这样，而是很多你花钱买来的算力，其实跑不起来，被白白浪费。
算力的TOPS，是每秒万亿次运算的意思，用来表示芯片理论上的最大能力。这有点像手机跑分，看着硬件底子够硬，但并不代表日常体验就一定好。真正决定智驾聪明与否的，是“有效算力”，就是芯片在干活的情况下，每秒真正能吞进去多少任务。算式很简单：总运算量除以每帧计算延迟。现实数据里，有效算力往往只有峰值的两到四成。比如业内很火的那款 254TOPS 芯片，实际在车里跑出来就剩 50-100TOPS。
这个差距，主要是被两道“墙”卡住了。第一道是存储墙，车上摄像头每秒吐出一堆图像数据，DDR 存储的搬运速度跟不上，就像厨房里大厨切菜飞快，配菜员慢一步，结果大厨只能干等。那种“刀碰到砧板脆脆响”的节奏，瞬间断掉，干劲也没了。第二道是功耗墙，芯片塞在仪表盘下的封闭盒子里，夏天暴晒车内能烤到六七十度，芯片为了保命只能降频甚至暂停，算力自然打折扣。
这泡沫，行业迟早要戳穿。今年另一边的智能计算圈给了个不同思路：有人靠堆更多芯片硬顶性能，也有人走效率路线，把架构优化到极致，用更少成本做到接近效果。国内有供应商就是走这条路，不盲目扩峰值，而是想办法把有效算力抠出来。
它的做法颇有意思。先是给模型“瘦身”，把原本计算常用的 32 位浮点数换成轻巧的 8 位整数，像把满载的大货车换成小巧的轻卡，带宽压力瞬间轻下来。为了防止精度下降影响安全，还在训练阶段用量化感知的方法，让模型提前适应低精度运行，等部署到车里依然反应利索。
在计算端，它会针对特定异构芯片深挖潜力，比如把图像分成刚好能塞进高速缓存的小块，在芯片内部就完成运算，减少去外部内存“拿东西”的次数。那种数据在高速缓存里“唰唰”通过的感觉，跟等外存相比，真是天差地别。还会用算子融合，让原本得访问三次内存的流程压缩到一次，从根本上节省带宽占用。模型也会做结构化剪枝，把用不上的连接剪掉，让整个系统跑得更轻盈。
训练数据的优化也很。它会用自动化工具先把数据质量提上去，再调整训练策略，在算力相同的情况下让模型表现更好，又或者在表现相同的情况下，把算力需求压下来。这一进一出，就让芯片的潜力释放得更够劲。
有人好奇，那是不是效率上来了，就可以不要大算力了？并不是这样。效率提升，不是抹杀高算力的意义，而是让大的算力更值。实际场景里，如果是入门级的十几 TOPS 芯片，高效算力能把它的潜能榨干，让一些本来只出现在豪华车的智驾功能平民化；反过来，在更强的平台里，它又能支撑那些需要巨量算力的下一代技术，比如世界模型、端到端的大规模感知与决策。
未来的智驾不单是“能看路”，而是和人一样理解周围环境、预测变化。这些，都得靠海量的有效算力去支撑，不是靠单纯的峰值数字吓人。
算力数字不再被拼命卷，其实是行业在找回理性。体验上限的，是你有的算力，用出来多少。像这种打通从感知到决策再到控制的高效架构，不只是能服务轿车，还能延伸到重卡甚至更高级别的自动驾驶场景。高效算力，就像盖房子的基础，稳了之后，才能往上建更复杂、更智慧的系统。
每次走进车内调试芯片，我都忍不住摸一摸那金属外壳的温度，烫得手指有点缩，这种直观感受比数据更能提醒我，效率和环境的匹配才是真功夫。
说到这，你会怎么选？是看着大数字图个安心，还是更在意它在真实路况下的表现？你觉得，未来的智驾竞争会是拼谁的数字大，还是比谁跑得更值呢？
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