XHEART新芯航途X7 Ultra：700 TOPS算力，雷诺奇瑞长鑫入股

曹旭东是Momenta的CEO，他预判2028年会成为L4的行业引爆点，到那时车端自动驾驶模型的参数规模会冲到百亿甚至千亿级。可模型跑得这么快，行业里却始终没有一颗芯片能撑住这种超大模型上车。XHEART新芯航途近日拿出X7 Ultra，算是朝这个缺口补了一手。

按XHEART新芯航途官方给出的数据，X7 Ultra的大模型算力为700 TOPS，内存带宽消耗比行业旗舰产品低80%，能效则提升100%。

自动驾驶芯片行业过去习惯往峰值算力上堆，X7 Ultra没走这条路。它在设计之初就按“大模型定义芯片”的思路来，把算力、带宽、能耗这几项指标放在一起权衡，最后做出来的是一颗适配大模型的芯片。

XHEART新芯航途2023年才成立，做的是大模型芯片，跟英伟达、高通这些国际大厂比，它是不折不扣的后来者。可中国汽车市场的竞争已经相当白热化，这家后来者还是跑出了不错的商业化成绩。到10月，其初代产品X7系列已上车10余款车型，累计出货量超过20万颗，另有40款车型的定点等待交付。

资本端同样盯得紧。今年10月16日，XHEART新芯航途完成战略轮融资，雷诺集团首次投资，奇瑞汽车追加投资，中国存储龙头企业长鑫科技也参与了这一轮。算上这笔，新芯航途XHEART累计融资额已达50亿元。

成立不到三年，产业端和资本端同时有了声量，背后的一个重要原因在于产品力和技术实力。

X7系列是XHEART新芯航途与合作伙伴Momenta深度协同做出来的初代产品。它基于“大模型定义芯片”的技术理念，能承接未来几年的模型演进，这跟其他芯片厂商此前用硬件限制软件的做法正好相反。XHEART新芯航途李宗霖对36氪表示，X7系列芯片搭配端到端大模型带来的辅助驾驶体验，客户非常满意。

车企愿意买单，某种程度上说明自动驾驶技术转向AI之后，行业确实需要更适配大模型的芯片。

为什么是大模型定义芯片

自动驾驶技术早先靠基于规则的模块化算法、BEV+Transfomer，如今已经走到基于大模型的AI范式新技术，端到端、VLA、世界模型都在其中。

另一个明显的趋势是，车端自动驾驶模型演进得很快，参数从数百万级往数十亿级扩张。

头部新势力的做法很能说明问题。

去年年底的小鹏科技日上，小鹏汽车就公开说过，2250 TOPS的Ultra版车型搭载了数十亿级参数规模的第二代VLA。理想汽车则在2025年5月发布重新定义后的车端VLA模型MindVLA，参数量达到40亿。到了今年，理想的车端模型参数又出现了指数级增长。

再看眼下主流的高端自动驾驶芯片，大多是2021年前后定义、研发，2025年左右才陆续上车。它们定义的时候，考虑更多的是自动驾驶行业早年的模块化算法和早期端到端模型，更适合一个个小检测模块和传统CNN算法。

拿这样的芯片去适配今天乃至未来的端到端自动驾驶模型，只能算“后适配”，或者说“打补丁式”适配。原生硬件架构对不上，车企部署车端模型时往往会碰上一连串问题。

常见的一种情况是，部分偏向CNN算子的传统NPU纸面算力很高，可真拿它跑基于Transformer的端到端模型，有效算力就大幅“跳水”。

就算芯片和模型勉强对上，推理延时、模型能力被迫“打折”之类的问题也很可能跟着来。

XHEART新芯航途盯上了这个行业痛点，按“大模型定义芯片”的思路做出一颗原生适配大模型的芯片。

按XHEART新芯航途的说法，“大模型定义芯片”就是从真实应用中的模型需求出发，倒推芯片架构，把计算、存储和数据流转重新组织一遍。这跟传统自动驾驶芯片堆算力的设计方式有根本区别，既能优化端到端大模型的部署效果，也能给今后的模型演进留出足够空间。

这套设计思路，背后是李宗霖这位做了数十年芯片的老兵对模型与芯片关系的理解。他此前接受媒体采访时，曾这样向36氪解释XHEART新芯航途怎么让大模型定义芯片：

“AI 做推理时，计算是一层层接着往下走的。芯片真正要解决的关键，无非是算力和数据搬运这两件事，得设法让两头都不偏废。”

模型推理时，新画面要不断跟历史画面的特征做对比。这就意味着历史信息会一直新增，还会被反复读取。李宗霖之所以强调计算和资料搬运这两件事，原因就在这里。

算力和数据搬运两头都要抓，落到芯片上，就是既要算力高，也得计算精度高、缓存和内存够大、带宽够宽。

企业怎么把这些要求落地？李宗霖向36氪做了简单拆解：大模型里使用频次最高的那些关键算子，会被尽量做到极致优化——不只是把算子放进硬件，还要让算子所配套的数据搬运路径尽量短。

他点明这一点的分量：“这很关键”，原因是AI推理运算时必须避免高频率读取外部DDR。不用频繁访问外部DDR，最直接的效果就是推理延时缩短，紧急情况下自动驾驶的安全性也随之提升。

XHEART新芯航途在这上面的投入，最终体现在芯片性能和模型部署表现上。

按XHEART新芯航途发布会的说法，X7 Ultra能释放700 TOPS大模型算力。这个数字基于真实量产智驾大模型的评测，前提是量化后模型输出与训练后FP32浮点模型的相似度达到99.99%以上。

实测数据显示，X7 Ultra的NPU计算利用率可达98.7%；模型性能相当的情况下，内存带宽消耗比行业旗舰产品低80%，能效提升100%。

分开来看：700 TOPS是X7 Ultra在严格精度约束下跑量产智驾大模型的实际推理性能；98.7%的NPU计算利用率，说明算力很少空等在数据搬运环节，峰值算力上去了，模型推理时延也更可控；内存带宽消耗比竞品少80%，同样有利于压低推理时延。

说白了，基于X7 Ultra压缩上车之后的模型，跟云端那个版本相比，能力几乎没有打折。这样的部署效果并不多见。

市场也没有辜负这款产品。

大模型定义芯片，帮助XHEART新芯航途杀出重围

当然，起步更早的芯片公司里，不少已经和规模较大的主机厂深度绑定，部分车企的自研芯片也已量产上车。于是有人判断，自动驾驶芯片公司进入市场的窗口正在关上。

这个判断有其合理性。

数据能说明问题。高工智能汽车研究院统计显示，今年上半年高阶自动驾驶芯片市场，英伟达等头部玩家合计拿走近80%的份额。

再看头部车企的定点：比亚迪、吉利、奇瑞这些常年年销200万以上的车企，车型多定点给高通、英伟达。

竞争这么激烈，李宗霖却说XHEART新芯航途的“机会非常好”。

这话不是随口说的。

信心一部分来自XHEART新芯航途过去的拓客速度。

2025年三季度，36氪曾独家报道新芯航途第一颗芯片成功点亮；2026年4月，XHEART新芯航途X7就在上汽大众ID.ERA9X上首发量产。从点亮到量产，隔了不到一年。

之后X7系列又拿下多个客户。XHEART新芯航途官方披露，截至10月，X7系列已上车10余款车型，累计出货量超过20万颗，另有40款车型的定点有待交付。基于双X7的L3/L4计算平台也已获得多个车型项目定点。

在先发者的重重围堵下，XHEART新芯航途靠产品力撕开了一条路。

另一方面，李宗霖对XHEART新芯航途的信心，也来自他对未来竞争格局的清醒预判。

他曾向36氪提出，未来自动驾驶芯片的竞争会聚焦在“模型在芯片上的运行效果”。评价运行效果有多个指标，“车企最在意的就是响应的速度，因为这个牵涉到安全”，其次是“运行是否稳定”，以及模型持续升级时有没有足够空间。

车端智驾AI芯片从定义、设计、流片到量产，通常要3-4年；模型迭代却可能一年甚至几个月就完成。面对这种速度错位，车企定点芯片时往往要为未来2-3年的模型演进预留空间。

XHEART从大模型需求出发定义芯片，把模型演进和整车应用要求更早带进产品设计。用李宗霖的话说，结果就是：“将来的模型的迭代，只要还是基于端到端的，而且是以Transformer为基础的模型的演绎或变化，我们的芯片都可以处理得非常好”。

李宗霖还提到，未来竞争的另一重焦点在于“可靠性，和量产交付能力”，他认为这些对“芯片公司是一个比较大的考验”。

不过在李宗霖看来，XHEART新芯航途有足够的技术底气去应对这些考验。

他给出的理由是，XHEART新芯航途的一个杀手锏是锚定了“大模型定义芯片”这条技术路线，再通过架构、工具链的软硬协同优化，把模型“运行的效率、体验做得很好”。

为什么XHEART新芯航途能较早实现软硬协同

模型定义芯片、软硬协同，是XHEART新芯航途的一大重要竞争力，这一点毋庸置疑。

其实，与算法深度协同能催生出更合理的芯片架构，早就是芯片行业的共识。小鹏、理想等车上搭载的自研芯片，走的也正是软硬协同的定义方式。

但在XHEART新芯航途之前，能实现软硬协同的国产芯片厂商并不多见。

车企之所以能用软硬协同的方式设计芯片，是因为它们在自研芯片之前，已经有了相对成熟的自动驾驶算法团队，算法、硬件团队同属一家企业，组织层面天然就更容易协同。

许多自动驾驶芯片供应商并不具备这样的条件。

也正因如此，部分头部国产芯片供应商此前量产的数代芯片，更多还是沿用传统的芯片设计方式。这样的芯片供货给车企时，需要车企的算法去做削足适履的适配。其基于软硬协同思路打造的芯片，大约明年才会发布。

那么，XHEART新芯航途这样一个后来者，何以反而能较早落地软硬协同？

这要归功于新芯航途对自身生态的建设。

Momenta是XHEART新芯航途的深度合作伙伴，李宗霖把两者的关系比作个人电脑PC刚问世时的英特尔和微软。

曹旭东是Momenta的创始人，对AI方向的变化嗅觉很灵。按他的判断，Momenta在国内自动驾驶算法公司里最早把数据驱动用在规控上。

那时候，端到端还没成为行业公认的技术路线，数据飞轮、数据闭环这些说法也不像现在这样被普遍接受。曹旭东对技术走向的判断走在前面，这让Momenta能更早和XHEART新芯航途展开合作。

聊起与Momenta的合作，李宗霖提到，芯片一开始的架构设计阶段，是Momenta的模型团队给XHEART新芯航途输入模型在芯片使用上的痛点，以及模型的未来趋势等等。李宗霖评价，“这个输入是最有价值的。”之后，XHEART新芯航途会结合Momenta的输入以及自身的专业判断做架构设计。

正是这二者的深度协同，让XHEART新芯航途有条件从初代产品就走上“大模型定义芯片”之路。

软硬协同落地更早，XHEART新芯航途因此拿到了一段不短的市场空窗期。前面提过，其他国产芯片厂商走软硬协同路线的芯片要到明年才发布，从发布到量产上车又得隔一段时间。中国市场卷得厉害，市场时机对企业意味着什么，谁都清楚。XHEART新芯航途正好借这段空窗期抢份额。

XHEART新芯航途最近一轮融资完成后，长鑫科技成了它的深度合作伙伴之一。李宗霖对36氪说，“SOC芯片跟DDR这两个器件的组合是AI推理系统的一个关键路径”，所以“SOC跟DDR的紧密的合作，当然就越来越重要”。他也希望XHEART新芯航途和长鑫科技的合作能走得长远。

靠为做大模型打造的X7系列芯片，加上质量不错的生态合作圈，XHEART新芯航途在汽车领域跑成了一匹黑马。李宗霖说，往后公司还要进具身智能这个更大的领域，而那套已经在汽车领域跑通的方法论，也会帮它敲开具身智能市场的大门。