最早呢 Thor 芯片承诺的量产时间是 2024 年底，结果现在貌似连车规级认证都没过，按照这个进度，工程师分析还需要四个月才能上线。
Thor 去年年底再次跳票的时候，准备发布的 G7 也实在绷不住了，赶紧启用备用方案，紧急切换成自研的图灵芯片才逃过一劫按时发布。甚至于只有 Ultra 版本才是图灵芯片。
但小问题还是有的，我们同事在 6 月 23 日试驾 G7 Ultra 的时候，小鹏的产物经理告诉我们，现在这个图灵芯片上的智驾“ 上市的时候都调不好 ”，可见受到的影响有多大。。。
隔壁的理想也是欲哭无泪，没有 Thor 的算力，自家 40 亿体量的 VLA 模型根本部署不了。毕竟 VLA 在道路识别计算要求和可视化呈现上都不止上了一个台阶。
不过坑人终也坑己，老黄也在股市上付出了代价，之前跳票时股价下跌超 8 %，蒸发了 2700 多亿美元的市值。。。但是看老黄现在的样子，好像还是不重视。
经过2年多的研发，蔚来于2023 年底发布了天玑 NX9031，采用 5 nm 制程 ，单颗算力 1000 TOPS，已搭载到 25 款的车型上。咱蔚来车主实际体验下来，搭配世界模型就是好用。
还有就是小鹏自研的图灵芯片，采用台积电 7nm 工艺，单颗算力 750 TOPS，也挺强的，G7 Ultra 装了三颗，理论上能实现 300 亿参数的本地大模型部署。不过嘛，正如上文所说，智驾还没调好。
上面提到理想的舒马赫芯片也是采用 5 nm 制程，单颗算力达1200 TOPS。不过因为初期流片稳定性的问题，还是转投了 Thor，但现在嘛。。。总之就是非常 drama。
再就是现在绝大多数芯片都还依赖台积电工艺生产，而台积电现在肯定是开足马力给你老黄生产晶片，其他客户的优先级肯定是不够的。
但比起看别人的脸色生活，自力更生才是每个生命向往的方向。自研路上充满险阻，短期来看投入巨大，但这是不得不做的事情。
最直观的体现就是，自研智驾芯片会让主机厂增强智驾的垂直整合能力，更好地优化模型，构建自己的生态，更好地去分配调度芯片的算力。
还有就是这个技术储备，芯片设计、制造、验证、优化的能力是一项长期积累。有话是 “ 一流公司做标准 ” ，所谓的 “ 车规级 ” 标准也是那几个公司制定的标准对吧。
最后的最后，咱不得不说，虽然这次 Thor 的延期把理想小鹏等车企背刺了一波，但是对于整个汽车工业来说，这反而给了国产竞争者追赶的空间。
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? A：工具内学习是让AI学会使用外部资源（如数据库、搜索引擎）来获取信息，而不是把所有知识都存储在模型参数中。就像人类查字典一样，AI遇到问题时会主动查询相关工具。传统方式则是让AI死记硬背所有信息，就像要求学生把整本字典都背下来一样。适合夫妻晚上看的爱情电视剧推荐
