很多人觉得L4自动驾驶，只差一块算力足够大的芯片。今天听完Momenta曹旭东在新芯航途X7 Ultra发布会上的分享，我的想法有了更新。

过去行业大多是芯片先做出来，算法再想办法适配硬件，这就带来一个问题：通用芯片的算力结构，并不适配智驾世界模型的计算特点，算力浪费、功耗居高不下，很难支撑真正的端到端L4。

这次的思路是反过来的：用大模型定义芯片。先搞清楚世界模型需要什么样的计算、什么样的带宽，再定制芯片架构，把算力利用率提上去。

它形成一个循环：量产车跑在路上积累海量真实数据，数据训练迭代世界模型，模型的新需求，又指导下一代芯片设计。

为什么说这件事对L4很重要？L4最大的难点就是无穷无尽的长尾场景，不能所有问题都丢给云端，车辆本地必须有看懂、预判真实物理世界的能力，也就是世界模型。

当然也要客观，芯片和模型的软硬协同，只是必要条件，不是全部答案。安全验证、法规、成本，还有很长的路要走。但不得不说，这是L4从实验室走向大规模量产，一条很有想象空间的路线。#xheart新芯航途##momenta#