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在國內，所有人做輔助駕駛的人的目光基本都聚焦在 FSD 的技術產品方案，但是最近歐美新勢力Rivian 在其 AI 日上投下了一枚重磅炸彈。

他們不僅推出了價格極具競爭力的2,500美元的自動駕駛輔助套件 Autonomy+，更重要的是，他們公布了一張全面、激進且極度依賴硬件自研的路線圖。

這不再是一場軟件升級競賽，而是一場關乎AI 芯片、三維世界模型和數據飛輪效率的底層架構之戰。

從自研 800 TOPS 的 RAP1 芯片，到首次擁抱 LiDAR 激光雷達，再到打造端到端的 大型駕駛模型 (LDM)，Rivian 正將自己武裝成一個真正的“AI 定義汽車”玩家。

這份深入的分析將帶您深入Rivian技術產品細節，直擊 Rivian 的 Gen 3硬件平臺、端到端軟件模型，以及其能否在 2026 年實現“點對點自動駕駛”甚至“脫手脫眼”的雄心壯志。

總體技術與和產品路線圖

Rivian的自動駕駛輔助套件 Autonomy+ 的售價為 2,500 美元（一次性付款）或每月 49.99 美元，包含一項通用脫手駕駛功能，可在美國和加拿大超過 350 萬英里的道路上使用。特斯拉FSD在北美的價格是8,000 美元的售價或每月 99 美元的訂閱價格。 

點到點導航（P2P，2026 年開始）：車輛可以完全自動地從一個地址導航到另一個地址。

完全脫眼的：P2P 之后的下一個重大步驟，你可以雙手脫離方向盤、目光離開道路，看手機或讀書，不再需要積極參與駕駛

個人 L4 級自動駕駛（Personal L4）：隨后的迭代，車輛將完全自主運行，可以接送孩子或接你從機場回來。

總體從宏觀上看，產品細節主要是L2的體驗，升級到L4自動駕駛。也符合當前的主流共識。

Rivian Gen 3 硬件系統深度解析

Rivian 的Gen 3 Autonomy 系統將于明年底在 R2 車輛平臺上推出。硬件的重點是三個領導領域：傳感器、自研芯片和整體產品集成。

Rivian采用多模態傳感器策略，為 AI 模型提供豐富多樣的數據集。

攝像頭：Rivian第三代輔助駕駛硬件平臺配備 11 個攝像頭，提供總計 65MP 的數據，比 R1 多 10MP。攝像頭是傳感器套件中的主力，生成模型所需的大部分數據。

雷達：Rivian第三代輔助駕駛硬件仍保留 5 個雷達（1 個前置高分辨率雷達和 4 個角雷達），彌補攝像頭在非理想光照（低光、強光或霧）下的不足。雷達通過射頻能夠在完全黑暗中視物，并提供物體的深度和速度。Rivian的角雷達支持短程和遠程雙模式，具有高空間分辨率，這樣使Rivian可以干掉超聲波傳感器。

LiDAR（激光雷達）：Rivian第三代輔助駕駛硬件首次添加。它是一種光學傳感器，具有主動光源，能夠在黑暗中看得更好。另一個優勢是它能提供世界的 3 維視圖，而攝像頭提供的是 2 維視圖（需要 AI 模型推斷深度，準確性較低）。 

Rivian表示雷達和 LiDAR 非常有助于填補攝像頭感知上的“漏洞”，否則這些漏洞會引發長尾問題。

Rivian第三代輔助駕駛硬件平臺的激光雷達被很好地融入了車頭設計，避免了常見的“出租車頂”式突兀結構。

根據相關信息，Rivian的激光雷達可能來自于Luminar等美國品牌，至于之前一直談的速騰聚創等中國激光雷達，在當前的地緣政治環境下，基本不太可能。

Gen 3 自動駕駛計算平臺與 RAP1 自研芯片

Rivian之前智能輔助駕駛的芯片和國內其他公司一樣，采用來自英偉達的Orin系列芯片。

現在，推出的Gen 3 自動駕駛芯片稱為 Rivian Autonomy Processor (RAP1)。它是為物理 AI 構建的系列芯片中的第一款，采用多芯片模塊（MCM）架構，集成 Rivian 芯片和內存。

關于算力和能耗，Rivian宣稱它實現了比 Gen 2 計算平臺（也就是英偉達Orin） 4 倍的峰值性能，同時電源效率提高了 2.5 倍。

 核心規格：在臺積電 5nm 汽車級工藝上生產。核心是 Rivian 設計的AI神經引擎，具備 800TOPS 稀疏sparse INT8算力, 目前。

其中，Rivian 宣稱其新品采用多芯片模塊架構，RAP1 是首批將 MCM 封裝引入汽車高計算應用的 OEM 之一。這種緊密耦合實現了極高的內存帶寬，凈帶寬達到 205GB/秒。MCM 設計還簡化了 PCB 設計，使其更小、更簡單、層數更少，從而降低了成本。

Gen 3 自動駕駛計算平臺，采用兩塊RAP1芯片，合計1600TOPS。

關于芯片SoC 

結構：除了神經引擎，SoC 還包括 14 個高能效的 Arm Cortex-A720AE 內核（應用處理器）、用于功能安全和實時計算的 8 個 ARM Cortex-R52 內核（安全島和實時處理單元），以及 ISP、編碼器、GPU 等。

AI 支持：神經引擎支持最先進的深度學習模型，特別是在硬件中原生支持 Transformer 及其所有類型的注意力機制（如多頭注意力、可變形注意力）。它還包含特殊的硬件 Hook 來支持 LiDAR 和雷達處理。

此外，關于軟件和安全，Rivian宣稱其內部投入了大量資源開發了軟件工具和中間件棧，包括內部編譯器，以充分利用 RAP1 的能力。RAP1 從設計之初就考慮了功能安全，符合 ISO26262 ASIL 等級。

最后，Rivian宣稱其RAP1 芯片設計具有可擴展性。它可以通過 RivLink（高達 128Gbps）實現多芯片連接，允許傳感器數據在 SoC 間無縫共享，從而實現更高的性能。

目前首臺部署的R2 中部署的系統是液冷的，Rivian表示支持風冷系統。Gen 3 自動駕駛硬件系統能夠每秒處理 50 億像素的傳感器數據。

Rivian 軟件平臺與數據飛輪運營

Rivian將其輔助駕駛軟件模型稱為大型駕駛模型（LDM），并表示是完全內部自研，端到端訓練，直接從像素、雷達回波和激光雷達點生成軌跡。

LDM 使用基于 Transformer、自回歸預測和強化學習以及大型語言模型（LLMs）等算法技術。

傳感器輸入多模態通過早期融合（Early Fusion）將傳感器數據整合到單一的世界模型中。傳感器相互補充，增強了精度和預測信心。

進入AI算法網絡結構中，每個傳感器輸入被編碼、投影，然后結合成幾何特征空間。接著，基于 Transformer 的解碼引擎從這個融合的張量中生成一個完整的世界模型，包括行人、車輛、用于短程操作的致密 3D Occ占用概率，以及實時生成的局部地圖。

有了端到端的算法，下一步就是要有數據飛輪或者數據閉環能力。它能將真實世界的駕駛轉化為數據，不斷迭代模型。

Rivian構建了一個可查詢的動態駕駛場景數據庫。

車端部署了一個ADR 運行觸發代碼，可以根據世界模型看到的任何信號（如行人闖紅燈、模型預測軌跡與人類駕駛軌跡的差異）觸發記錄。 ADR 效率很高，大多數“無聊”的駕駛數據不會被捕獲。一旦觸發器觸發，事件發生前后的所有傳感器數據會被捕獲、標記、壓縮并上傳，然后可立即用于模型訓練、評估或模擬器回放。

此外，在Rivian配備 LiDAR 后，每輛 R2 都將成為一輛“地面真值”車輛。這為訓練數據提供了比其他 OEM 高出多個數量級的力量倍增器。此外，由于存儲了所有傳感器模態，可以利用大型離線模型對大部分訓練數據進行自動標注。

算法模型的訓練與發布

LDM 基于與大型語言模型（LLMs）相同的技術，使用 Transformer 和 tokens（代表軌跡的小部分）。它采用 GRPO 強化學習，但目標是安全、高性能和平穩駕駛，而非與人類價值觀對齊。

在訓練中，模型采樣多個軌跡，并通過道路規則排名器進行排序，從而訓練模型，使其遵循正確的道路規則。 

Rivian通過以下兩個方式驗證和確定發布新模型：

云模擬器：在每次發布時，通過數百萬英里的真實世界場景運行整個自動駕駛棧，以統計學上顯著的方式衡量安全性、舒適度和性能指標。

學徒模式（Apprentice Mode）：在向客戶發布功能之前，新軟件版本會在后臺運行，與人類駕駛里程和舊版本進行對比監控，實現數千萬英里的評估。

這樣端到端模型車端部署，車端數據收集，云端訓練下發，形成數據飛輪，不斷向上提升和迭代軟件版本。

Rivian 統一智能（RUI）的智能座艙等應用

Rivian將其對AI應用，做了一個組合形成了RUI的概念。并表示RUI 是一個共同的 AI 基礎，理解Rivian的產品和運營，并個性化客戶體驗。 

Rivian改造了車輛操作系統以支持 AI。內部開發了一個多智能體、多 LLM、多模態智能平臺。RUI 跨越云端和邊緣。

對于邊緣 AI，R2 將擁有接近 100 TOPS 的邊緣 AI，專門用于座艙體驗。這將把大多數智能工作負載從云端轉移到邊緣，確保車輛離線時仍可使用完整的座艙 AI 體驗。

最重要的應用就是Rivian 助理，類似于語言助手，AI agent的體驗。它完全集成到用戶體驗和車載操作系統中。理解用戶、車輛和用戶所處的環境，并將于 2026 年初向所有 Gen 1 和 Gen 2 客戶提供。

Rivian 助理基于 AGENTIC 框架構建，允許集成到更大的生態系統和個人數字上下文。

個人上下文集成：助理可集成 Google 日歷。例如，詢問日程或通過自然語言指令（如“將我與 Tim 的電話會議改到下午 5 點”）來管理日程。

車輛上下文集成：助理與所有車輛應用集成，包括 EV 路線規劃和駕駛模式。例如，你可以要求導航到約會地點，并詢問到達目的地時剩余的電量。它還能在不指定具體模式的情況下（如“切換到更高效的駕駛模式”）自動切換到“Conserve Mode”。

復雜任務控制：助理能通過一個自然語言命令執行復雜的任務，例如“加熱除我以外的所有座椅”。

信息傳遞：助理提供了短信體驗。它完全集成到車載操作系統中，可以訪問所有應用和控制。它可以理解上下文（例如，你正在導航到某個地點），然后根據對話內容搜索附近的餐廳，并將選項和你的預計到達時間（ETA）整合到一條短信中發送給聯系人。

助理擁有記憶和上下文感知能力，代表了 Rivian 數字系統的新基礎。AI 正在以指數級速度拉大軟件定義車輛與傳統車輛架構之間的差距，而 Rivian 正處于從軟件定義車輛邁向 AI 定義車輛的獨特位置。

在工廠生產中，RUI的診斷智能體即時連接裝配線上的實時遙測數據，使Rivian在車輛離開工廠前驗證質量。

服務與維護：RUI 平臺基于真實的車輛數據進行訓練，賦能技術人員，幫助他們瞬間識別和確定故障的根本原因，將維修時間縮短數小時。該平臺還支持客戶通過車輛或移動應用智能地進行自助故障排除。

寫在最后

Rivian 的“Autonomy & AI Day”清晰地勾勒出其對 L4 級自動駕駛的堅定承諾，即通過 自研芯片 (RAP1) + 多模態傳感器 (視覺、雷達、LiDAR) 構建一個高冗余、高效率的系統。

至此，多傳感器融合方案陣營，在北美如我們之前文章《吳新宙帶領英偉達沖刺自動駕駛L4背后的VLA大模型算法》分享到的英偉達供應鏈方案，有Waymo，現在有了歐美新勢力Rivian的加入

這與特斯拉堅持的“純視覺”路線形成了汽車 AI 領域最鮮明的技術分歧。

現在，一個核心問題擺在我們面前：

 Rivian 激進的硬件方案和更具競爭力的 Autonomy+ 定價，是否會迫使特斯拉重新考慮其在硬件和定價上的策略？

在通往 L4 級的終極競賽中，您認為哪種技術范式——Waymo/英偉達/Rivian 等的多模態重裝方案還是特斯拉的純視覺極簡主義——將更早、更安全地贏得消費者的信任？

參考資料以及圖片

Rivian AI day .pdf

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       原文標題 : 美國新勢力 Rivian 2025 Autonomy & AI Day ：自研800TOPs芯片，L4“解放雙眼”自動駕駛路線圖