蔚小理集体转向英伟达并启动自研，整车自动驾驶芯片市场的增长动力主要来自单车芯片价值量提升、高阶智驾功能普及带来的渗透率上升，以及大模型上车对算力需求的持续拉动。以蔚小理为代表的新势力已从早期搭载Mobileye芯片，转向英伟达芯片方案，并同步推进中间件、操作系统乃至芯片的自研，这一路径直接抬高了单车自动驾驶芯片的价值与算力门槛。
单车价值量提升：从Mobileye到英伟达再到自研
蔚小理三家均经历了从Mobileye芯片切换到英伟达芯片的过程。资料显示，蔚来、小鹏、理想的自动驾驶芯片合作方均标注为“Mobileye→英伟达”，其中小鹏更进一步开始自研自动驾驶芯片，蔚来则在域控制器上实现了自研。这一切换意味着单车芯片从封闭的黑盒方案走向高算力开放平台，芯片单价与算力规格同步上移。
与此同时，特斯拉采用自研FSD芯片并全栈自研，新势力则选择“英伟达芯片+自研中间件与操作系统”的路线。这种模式让车企在算法层面掌握主动权，但对芯片算力的需求也随之提高，直接拉动了单车芯片价值量的提升。
高阶智驾功能普及：渗透率提升扩大市场基数
高阶智驾功能正从选配走向标配。资料显示，蔚来、小鹏、理想等新势力的代表性车型均搭载英伟达Orin芯片，并配备激光雷达、多摄像头与毫米波雷达组成的传感器方案。随着L2级辅助驾驶成为标配、高速行车与泊车功能逐步普及，搭载自动驾驶芯片的车型范围持续扩大，市场基数随之增长。
从传感器配置看，新势力车型普遍搭载11-14个摄像头、5个毫米波雷达及12个超声波雷达，传感器数量的增加也对芯片的数据处理能力提出更高要求，进一步推升单车芯片价值。
大模型上车：算力需求成为核心驱动
大模型技术上车正在重塑自动驾驶芯片的算力需求。资料显示，小鹏已建立用于训练算法的智算中心“扶摇”，算力达到600PFLOPS，用于自动驾驶算法的迭代升级。特斯拉则通过自建数据中心和D1芯片Dojo进行算法训练。
这意味着，自动驾驶竞争已从单纯的车端算力扩展到云端训练算力，芯片不仅要满足车端实时推理需求，还要支撑算法训练的大规模计算，双重需求共同推动自动驾驶芯片市场的规模扩张。
常见问题
蔚小理为何从Mobileye转向英伟达？
Mobileye方案相对封闭，车企难以进行深度定制。转向英伟达后，蔚小理可在芯片之上自研中间件与操作系统，实现算法全栈自研，从而掌握自动驾驶迭代的主动权。
自研芯片对市场格局有何影响？
小鹏已开始自研自动驾驶芯片，蔚来在域控制器上实现自研。车企自研芯片短期内仍难以完全替代英伟达等外部方案，但会推动芯片厂商与车企的合作模式从单纯供货转向深度定制。
算力需求增长的核心动力是什么？
大模型上车与高阶智驾功能普及是两大核心动力。车端需要更高算力芯片支撑城市领航等复杂场景，云端则需要智算中心支撑算法训练，车云协同共同推高整体算力需求。