抱负汽车在基于NVIDIA Orin/Thor平台的早期理论中(zhong)发现，即(ji)便搭载(zai)了行业最(zui)顶级的车载(zai)芯片，在现实安排大(da)说话模型时，其(qi)真实开释的功能往往大(da)打折扣(kou)。

这没有是抱负汽车一家遇到的成绩。英伟达、苹果、微软、谷歌等环球科技巨头都在为此头疼。

传统的研发模式中(zhong)，芯片工程师埋头追求更高的峰值算(suan)力，算(suan)法工程师则疯狂堆叠模型参数，二者在各(ge)自的轨(gui)道上狂奔。结(jie)果就是：软件与硬(ying)件在末(mo)了集(ji)成阶段才匆匆碰面，相互妥协、相互姑息，大(da)批算(suan)力被(bei)闲置，大(da)批功耗被(bei)虚(xu)耗。这种“软硬(ying)分裂(lie)”的研发体式格(ge)局，在全(quan)场景智能辅助驾驶对(dui)算(suan)力需求呈指数级爬升的本日，正变得愈起(qi)事以为继。

也正是这种“软硬(ying)分裂(lie)”的痛(tong)感让抱负汽车意想到，如果继续沿着“堆料”的老路走下去，永远只能跟在他人(ren)身后吃灰。真实的解法，没有在芯片厂商的下一代产品路线图里，而在底层(ceng)研发逻辑(ji)的重构当(dang)中(zhong)。

基于此，抱负汽车MindVLA团队与国创决议智能技能研讨所(suo)选择了一条更难的路：他们没有再满足于用好他人(ren)的芯片，而是试图从数学层(ceng)面回答一个基础性(xing)成绩——芯片与算(suan)法究竟该怎样协同，才能让无限资本发挥最(zui)大(da)效能？

研讨团队将损(sun)失函数扩大(da)规则与Roofline功能建模相结(jie)合，最(zui)终(zhong)提(ti)炼出一套可量(liang)化、可预测的软硬(ying)协同数学框架。普通地说，这一定律把芯片的物理特征和(he)算(suan)法的计算(suan)需求同时“翻译”成数学说话，输出芯片参数和(he)模型需求，公式便能自动输出最(zui)优的软硬(ying)配比计划。这相称于为协同计划建立了“通解公式”，而非过去那种依赖工程师经验(yan)反复试错的“特解摸(mo)索(suo)”。

在这套理论框架下，六大(da)核心发现浮出水面，每一项(xiang)都在倾覆行业固有的认知。例如，研讨揭示，在车载(zai)典型的批处置惩罚巨细(xi)为1的场景下，MOE希罕架构将100%主导效率前沿。这意味着未来(lai)车载(zai)芯片必须原生支(zhi)持希罕计算(suan)，而非简朴堆砌密集(ji)矩阵乘算(suan)力。再如，内存带宽懈弛存效率往往比理论TOPS更能决意零(ling)碎现实功能，“宽而浅”的芯片架构才是车载(zai)场景的最(zui)优解。更故意义的是，传统Transformer中(zhong)相沿了多年的4倍(bei)FFN扩大(da)比，在车载(zai)场景下被(bei)证实是低效的，这间接挑衅(xin)了芯片矩阵乘单(dan)位与激(ji)活函数单(dan)位的配比计划。

这些(xie)发现凝结(jie)成一个核心结(jie)论：没有通用芯片，只有场景最(zui)优芯片。最(zui)优架构猛烈依赖于详细(xi)硬(ying)件参数，这从基础上证实了“算(suan)法定义芯片”的需要性(xing)。只有深度明白(bai)上层(ceng)算(suan)法需求，才能计划出最(zui)高效的公用计算(suan)架构。

这项(xiang)研讨的深远意义，在于它为中(zhong)国企业在AI底子理论层(ceng)面博得了一席话语权(quan)。它没有是对(dui)东方技能路线的修修补补，而是一种原生于中(zhong)国产业理论的方法论突破。当(dang)抱负汽车与国内高校连(lian)续产召盘会论文时，我们看到的没有只是企业研发实力的证实，更是产学研深度融合的“中(zhong)国伶俐”在 global AI 舞台上的一次(ci)集(ji)体表态。

二、从理论到理论：研发投入浇灌出的技能密林

理论的代价，最(zui)终(zhong)要落地为产品的温度。

2026年2月，全(quan)新一代抱负L9正式表态，搭载(zai)两颗5纳米制程的马赫100芯片，总算(suan)力达2560TOPS。但(dan)更具说服力的没有是这个峰值数字(zi)，而是“有效算(suan)力”的观点。由于采纳数据流(liu)架构，马赫100在运行VLA大(da)模型时的单(dan)颗有效算(suan)力达到英伟达Thor-U的三倍(bei)，双芯协同时的整体有效算(suan)力更是达到Thor-U的五至六倍(bei)。

李想回想，抱负自2022年启动芯片自立研发时，团队便预判行业将在2025年后全(quan)面迈入“自研算(suan)法与自研算(suan)力深度融合”的软硬(ying)一体化进展阶段。马赫100芯片的推出，正是这一长期技能战略落地的首个枢纽结(jie)果。

如果抱负仅(jin)仅(jin)将这些(xie)技能用于自产业品升级，它大(da)概只是一次(ci)乐成的企业级技能突破。但(dan)真正值得深思的是，这一定律面前所(suo)折射出的中(zhong)国科技企业创新姿势(shi)的转(zhuan)变。

回想中(zhong)国汽车产业的进展历程，从最(zui)初的技能引进、合资合作，到后来(lai)的消化汲取、局部创新，再到往常在新能源和(he)智能辅助驾驶领域的全(quan)面突围，中(zhong)国企业走过了一条冗长的追赶之路。但(dan)在AI底子理论层(ceng)面，能够为全(quan)行业贡献通用科学方法论的案例，依然寥寥可数。

抱负汽车此次(ci)团结(jie)国创决议智能技能研讨所(suo)发布(bu)的这一定律，恰恰弥补了这一空缺。这项(xiang)研讨没有是针对(dui)某个详细(xi)成绩的补钉式解决计划，而是一套具有普适(shi)意义的数学框架，可以为整个端侧AI领域提(ti)供研发指导。

此外，还有一点没有容忽视。软硬(ying)协同计划定律的诞生，离没有开抱负汽车多年来(lai)对(dui)研发投入的连(lian)续加码。数据显示，2025年，抱负预计研发投入达到120亿元，近八年累计研发费用预计将超过468亿元。即(ji)便面对(dui)猛烈的市(shi)场合作，抱负的研发费用依然连(lian)续领跑新势(shi)力车企。这些(xie)数字(zi)面前，是一个质朴的认知：只有从最(zui)底子的研讨做起(qi)，才能真正控(kong)制技能迭代的自动权(quan)。

往常，这种投入正在转(zhuan)化为可见的结(jie)果。2021年至2025年11月，抱负汽车围绕BEV、端到端模型、VLA等领域发表近50篇论文，被(bei)引用超过2500次(ci)，其(qi)中(zhong)32篇论文中(zhong)稿顶会。更重要的是，抱负选择将这些(xie)研讨结(jie)果开源——DriveVLM、DIVE、3DRealCar等项(xiang)目(mu)在GitHub上已得到超过3200名开发者的保藏或调用。这种开放姿势(shi)，正在为中(zhong)国智能驾驶产业构建一个良性(xing)的技能生态。

2025年3月，抱负星环OS正式宣告面向全(quan)行业开源，涵盖AI计算(suan)零(ling)碎、智能实时零(ling)碎、通信中(zhong)间件和(he)平安零(ling)碎。停止(zhi)2025年9月，已有超过30家企业及社区(qu)到场星环OS生态。依照(zhao)抱负的测算(suan)，这一开源零(ling)碎每年可为汽车行业俭省100亿至200亿元的反复研发投入。

开源的面前，是一种更深层(ceng)的战略思索(suo)。在智能汽车这个复杂的赛(sai)道上，没有一家企业能够包揽所(suo)有创新。只有当(dang)更多的开发者、更多的企业到场到统一套技能系统的共建中(zhong)，整个产业的创新节奏才能加快。

这没有再是企业层(ceng)面的贸易博弈，而是一种产业责任感的体现——当(dang)中(zhong)国企业开始自动输出底子设施、贡献通用方法论，环球AI竞赛(sai)的叙事，已然被(bei)改写，中(zhong)国企业正在成为游戏规则的共同制定者。

三、结(jie)语

回到文章开首的成绩：算(suan)力越高，现实效能真的越高吗？

抱负汽车给出的谜底是：算(suan)力是效能的基本，但(dan)协同才是决意效能兑现程度的天(tian)花板。没有足够的芯片算(suan)力，再精妙的算(suan)法也只是纸上谈兵；但(dan)若只有算(suan)力堆砌而缺少(shao)软硬(ying)件的深度协同，再高的账面数字(zi)也只能在闲置与消耗中(zhong)打了折扣(kou)。当(dang)芯片与算(suan)法能够从计划之初就“商量(liang)着办事”，当(dang)数学定律庖代经验(yan)调参，智能汽车的退化途径(jing)便从堆料模式切(qie)换(huan)到了精算(suan)模式。

软硬(ying)协同计划定律的意义，大(da)概要放到更长的时候维度里去明白(bai)。它没有仅(jin)为本日的智能辅助驾驶提(ti)供了方法论，更为未来(lai)的具身智能、空间机器人(ren)等更广泛的AI运用，铺下了一块理论基石。当(dang)人(ren)工智能开始走出数据中(zhong)心、走进物理天(tian)下，怎样让算(suan)法在无限的算(suan)力上高效运行，将成为所(suo)有端侧智能面对(dui)的共同挑衅(xin)。而抱负本日所(suo)做的工作，正是在为这个未来(lai)准备“通用语法”。

从跟随者到定义者，这条路必定艰苦。但(dan)当(dang)中(zhong)国车企开始用数学定律而非营销话术来(lai)定义智能的高度，这场环球AI竞赛(sai)的叙事，已然被(bei)改写。抱负汽车的故事证实，中(zhong)国科技企业没有唯一实力到场环球合作，更有伶俐为全(quan)行业贡献通用的科学方法论，这大(da)概正是“中(zhong)国伶俐”在环球AI海潮中(zhong)最(zui)硬(ying)核的表达。