美國造車新勢力Rivian:芯片自研開啟
芝能智芯出品
隨著美國電車補貼的取消,大家都在找出路,特斯拉找出來的路是圍繞AI打造自己的體系。
而美國造車新勢力Rivian,這家還在為規(guī)模和盈利而努力的新造車公司,在這個時間點高調發(fā)布自研芯片和完整的 AI 自動駕駛路線,本質上也是要走AI的概念。
Rivian 不滿足于“買算力、做集成”,選擇走一條最難、也最燒錢的全棧自研之路?這是理解 Rivian 這場自動駕駛與人工智能日發(fā)布會真正價值的關鍵,也是我們值得推敲的核心。

這是一場信息密集的技術發(fā)布:5nm 制程的自研智駕芯片 RAP1、1600 TOPS 的第三代自動駕駛計算平臺 ACM3、端到端的大型駕駛模型、激光雷達回歸、多模態(tài)感知,以及價格直接對標、甚至明顯低于特斯拉 FSD 的 Autonomy+ 訂閱方案。
這次會議, Rivian 是想告訴市場:我現(xiàn)在不再只是做個電動皮卡和SUV,這沒得玩了,在美國把自主設計零部件整合成整車,哪怕是有大眾的加持,也沒用。
現(xiàn)在最好的路子,是復制、甚至挑戰(zhàn)特斯拉最核心的護城河,以芯片為核心的 AI 驅動型汽車平臺。

Part 1Rivian 為什么要自研芯片?
過去Rivian 和大多數(shù)企業(yè)一樣,依賴英偉達提供自動駕駛算力,這是行業(yè)最省事、也最穩(wěn)妥的選擇。通用芯片從來不是為“車”這種高度受限、強安全約束、生命周期極長的產(chǎn)品而生。

RAP1 這款芯片在臺積電5納米的基礎上設計,采用14顆Cortex A720AE的內核,設計是圍繞“以視覺為中心的物理 AI”剪裁算力,用更高的算效、更低的能耗和更強的功能安全,換取長期的系統(tǒng)效率與成本控制能力。

800 TOPS 的單芯片稀疏 INT8 算力、50 億像素每秒的吞吐能力、雙芯片通過 RivLink 互連擴展到 1600 TOPS,是在為端到端駕駛模型鋪路。RAP1 背后還有自研 AI 編譯器、安全子系統(tǒng)和面向汽車 ASL 要求的系統(tǒng)級設計。

Rivian 想用這套算力跑什么樣的 AI?也是比較普通的答案,端到端的大模型自動駕駛,Rivian 推出的 LDM 大型駕駛模型,訓練思路已經(jīng)非常接近大型語言模型,通過規(guī)模化數(shù)據(jù)學習駕駛策略。
影子模式的引入已經(jīng)在為未來模型持續(xù)“喂數(shù)據(jù)”,從 ACM3 + RAP1 的組合來看,Rivian 在硬件側給出了一個自洽的答案。

在感知路線選擇上,Rivian 刻意與特斯拉拉開了距離。堅持引入激光雷達,純視覺路線在成本和簡化系統(tǒng)上具備優(yōu)勢,但其邊界條件和失效模式同樣清晰。
Rivian 的“融合感知”策略是用硬件冗余換取系統(tǒng)確定性,所面向的高價值用戶群體高度匹配,也更有利于向 L4 級別推進時通過安全驗證。
Part 2Rivian的是技術 如何轉化為真實的商業(yè)閉環(huán)?
Autonomy+ 的定價策略極具攻擊性:2500 美元買斷或 49.99 美元月費,是直接在特斯拉 FSD 的價格體系上“腰斬”。
如果 RAP1 和 ACM3 能在 R2 平臺的生命周期內持續(xù)攤薄成本,那么輔助駕駛訂閱在美國可能成為真正可復制的利潤引擎。
Rivian 也明確指向了 Robotaxi 和 L4 的長期目標,把車輛從“使用品”推向“資產(chǎn)”,這是所有自動駕駛路線最終繞不開的終局敘事。
當然Rivian 憑什么敢復制特斯拉的策略,長期價值最高的方向——芯片、AI 和系統(tǒng)架構,其實現(xiàn)在也確實是沒有特別好的辦法,你現(xiàn)在不講這個故事,講什么呢?
小結
Rivian 從造電車的路上下來了,選擇了一條康莊大道,是否能走通我們持續(xù)再看吧。
原文標題 : 美國造車新勢力Rivian:芯片自研開啟!
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