同时，按照高工智能汽车研究院给出的最新数据，今年1-9月，基于英伟达计算平台开发的高阶智驾方案上车交付量也实现同比翻倍增长。此外，基于下一代NVIDIA Thor开发的更高性能智驾计算平台也处于量产交付的关键时间点。
就在上周，德赛西威首次对外公开展示基于Thor开发的高性能智能驾驶域控制器IPU14，支持L3级有条件自动驾驶及部分场景L4级自动驾驶，并强调该产品已接到多家车企预定点。
而到目前为止，在中国市场，已经有理想、小鹏、极氪、比亚迪等数家本土头部新能源车企确定上车NVIDIA Thor。此外，数家L4级自动驾驶公司也将大概率成为首批用户。
不过，英伟达的危机，仍在发酵。
比如，特斯拉自研FSD芯片的路径，正在被越来越多的车企效仿。就在今年，小鹏汽车也正式发布了全球首颗可同时应用在机器人、AI汽车、飞行汽车的芯片—“小鹏图灵”，计算能力是Orin的3倍。
作为端到端大模型的定制芯片，“小鹏图灵”集成了2个自研的神经网络处理大脑（NPU）、2个独立图像信号处理器（ISP），并采用面向神经网络的DSA（特定领域架构），并支持本地端运行最高30B参数的大模型。
而在此之前，蔚来汽车在2024创新科技日活动上正式对外披露，自研5纳米智能驾驶芯片“神玑NX9031”流片成功。同时，基于自研的整车全域操作系统SkyOS·天枢，实现硬件与软件、算力与算法的深度融合。
按照该公司的说法，这颗采用5nm工艺的芯片，拥有超过500亿颗晶体管，以及32核CPU和自研的推理加速单元NPU，性能相当于四颗英伟达ORIN。此外，理想汽车也在加紧芯片自研，而到目前为止，理想、蔚来和小鹏是英伟达最大的智驾客户。
一些业内人士表示，“如果说，早期选择从传统黑盒形态切换到英伟达平台，新势力更多考虑的是算法灵活性；那么，自研芯片，则是寻求全栈可控，并且深度融合软硬件效能。”
比如，带宽瓶颈、架构优化。“大模型需要分布式计算能力，包括数据并行、模型并行、流水并行等分布式计算方案，计算效率尤其关键。”这意味着，采购第三方芯片+自研算法已经并非未来的最优解。
此外，英伟达还有更多的直接竞争对手，比如，高通以及数家来自中国本土的芯片公司。以高通为例，此前已经率先在全球市场拿下了丰田、宝马、大众等多家传统车企巨头的智驾或舱驾一体订单。
尤其是高通推出的100TOPS计算平台方案（SA8650P），在10-25万价位区间市场有着较高的性价比优势（这也是为什么英伟达从去年开始强推80TOPS的Orin-N版本平台），也成为不少头部Tier1和车企的新宠。
为了进一步从英伟达手中争夺客户，高通更是卖力笼络包括Momenta、卓驭（原大疆车载）等少数几家能够提供基于英伟达平台并已经实现NOA高阶智驾前装交付的解决方案供应商。
此外，高通8775的舱驾一体平台方案更是有机会延续8155、8295在智能座舱赛道的强势，在一定程度上抢食了一部分低阶ADAS市场。
按照此前多个项目的量产排期来看，高通平台的首个智驾方案最快将于今年底实现量产交付。目前，从高阶智驾市场来看，具备自主研发能力的车企，更倾向于英伟达。而选择第三方算法供应商合作的车企，似乎对高通的性价比，情有独钟。
目前，从车企的配置策略来看，高速NOA和城区NOA（覆盖全场景智驾功能）大概率是采用两种不同的平台；前者解决性价比问题，在基础功能上，无论是安全性、可靠性都要高于C-NCAP的要求；而车企的首要目标，就是实现全系标配，尤其是舱驾一体方案。
后者，则是解决城市复杂场景问题，实现多传感器冗余，要有足够的安全备份（尤其是L3/L4在明后面实现小规模落地的预期已经出现）。同时，支持激光雷达等更多高性能感知的大数据融合，高算力独立智驾平台仍是主旋律。相比而言，高通在前者的优势明显优于英伟达。
此外，来自中国本土供应商的潜在危险，也不得不让英伟达保持警惕。尤其是已经在其他产品线实现前装交付的玩家，对于英伟达的市场地位挑战都是不可小视。
本周，芯擎科技宣布，全场景高阶自动驾驶芯片“星辰一号”（AD1000）成功点亮，并快速超额实现全部性能设计目标。该芯片将在2025年实现量产，2026年大规模上车应用。而从去年开始，该公司的7nm智能座舱芯片“龍鹰一号”已经进入前装规模化交付周期。
公开数据显示，这款芯片采用7nm车规工艺，符合AEC-Q100标准，多核异构架构提供高达250 KDMIPS的CPU算力，NPU算力则高达512TOPS（原生支持Transformer大模型），通过多芯片协同可实现最高2048TOPS算力。
至此，芯擎科技也成为国内首家同时具备高阶座舱/智驾、舱泊一体、舱驾一体等全栈独立/融合多元化计算平台方案的供应商，即便是在全球市场，也具备足够的竞争优势。
而新晋玩家不在少数。
就在上周，10月17日，辉羲智能正式对外发布首款高性能智能驾驶芯片—光至R1，基于7nm车规级工艺，8核SIMT架构，提供大于500 TOPS的深度学习算力和超过420kDMIPS的CPU算力。目前，芯片已经成功完成流片并点亮。
同时，为了配合芯片的快速上车，辉羲智能还通过自研图灵完备指令集，能够全面支持高阶算法和快速技术迭代；数据显示，辉羲智能可以帮助客户在30天内完成算法迁移，并在12个月内实现量产交付。
此前，作为传统智驾方案的Tier1，经纬恒润已经与辉羲智能合作（并且也是后者的战略投资方之一），而双方基于光至R1开发的城区NOA软硬一体方案预计将于明年搭载某知名整车厂量产落地。
此外，对于英伟达来说，华为更是不可回避的对手。高工智能汽车研究院监测数据显示，今年1-9月，基于华为海思计算平台的高阶智驾方案交付已经超过30万辆，占整体市场（NOA标配）的比重已经接近三成。
而随着华为车BU独立，在市场拓展灵活性的进一步加强，无疑会对英伟达的市场份额产生挤压效应。今年8月，华为正式与比亚迪旗下方程豹品牌签订智能驾驶合作协议，共同打造首个硬派专属智驾方案，并将于年内上市。
尤其是，乾崑智驾也是目前国内少有的具备从芯片到系统解决方案的软硬一体玩家。在这一点上，目前英伟达还处于软件算法的突破阶段，后续能否在中国客户落地，还是一个未知数。
今年开始，华为乾崑智驾正式开始在鸿蒙智行体系外的客户落地，包括东风岚图、广汽传祺、比亚迪、奥迪等多个品牌的新车型都将陆续搭载上市。此外，有消息称，华为智驾也在接洽奔驰，而后者也是英伟达的重点客户。
在高工智能汽车研究院看来，规模化，将是未来几年新的争夺焦点。高速NOA的普及，将在中短期内为芯片厂商带来巨大的市场机会，“至少目前来看，英伟达产品线继续下沉的可能性，并不大。”
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