顾功尧提出大模型定义芯片观点，车企核心竞争力依旧落在用户体验

Momenta 副总裁顾功尧在乌镇汽车夜话论坛上分享了 “大模型定义芯片” 的行业判断，他认为现在行业单纯堆砌通用大算力芯片的路线已经遇到瓶颈，大模型参数量持续上涨之后，通用芯片很难同时满足功耗、车规可靠性、成本三者平衡，也就是行业所说的不可能三角，正确思路是先确定大模型的算法架构、算力需求，反向定制专用芯片，而不是拿现成通用芯片去适配模型，同时他也强调，不管芯片、大模型技术怎么迭代，最终评判好坏的标尺还是用户可感知的智驾体验，车企不能只比拼硬件参数，稳定、安全、贴近人开车习惯的实际表现才是核心竞争力，Momenta 目前已经有 130 万台搭载方案的量产车，累计真实里程 200 亿公里，目标 2028 年冲刺 1000 亿公里数据，推动 L3、L4 级智驾规模化落地。

一、“大模型定义芯片” 核心概念解读

1. 传统路线：先采购通用算力芯片，再调整算法、模型去适配芯片硬件，行业常靠堆 TOPS 算力解决问题。
2. 新范式路线：以大模型、世界模型的计算特征为起点，定义芯片的计算单元、存储、带宽、指令集，软硬件深度协同。
3. 解决痛点：打破通用芯片的不可能三角，在控制功耗、成本、满足严苛车规前提下，承载更大参数的智驾大模型。
4. 预期收益：软硬件协同优化之后，智驾体验迭代速度有望加快，从过去两年体验提升 10 倍，变成每年提升 10 倍。

二、为什么用户体验仍然是车企核心竞争力

1. 参数不等于体验：芯片算力、模型规模只是底层技术指标，算力高、模型大，不代表智驾在日常路况、隧道、雨雪、窄路等长尾场景好用。
2. 用户感知优先：消费者不会直接看懂芯片架构、参数量，只会感受跟车平顺性、变道是否稳妥、遇到突发情况处理是否自然。
3. 工程落地门槛高：大模型和定制芯片做好之后，还要经过海量实车数据打磨、仿真验证、OTA 持续迭代，才能转化成稳定体验。
4. 车企的价值定位：车企是面向用户的交付主体，需要整合芯片、算法、传感器、底盘控制，把技术打包成安全好用的整车功能。

三、Momenta 相关数据与时间规划

1. 当前量产规模：搭载 Momenta 方案车辆 130 万台，累计真实行驶里程 200 亿公里，每月新增约 10 万台装车。
2. 技术底座：R7 世界模型，主打物理 AI，具备预测、推演道路动态的能力，用于解决各类长尾路况。
3. 行业节点预判：2028 年有望成为 L3、L4 自动驾驶规模化引爆节点，前提是积累到 1000 亿公里真实行驶数据。

四、两种芯片开发路线对比表

【相关 FAQ】

问题 1：顾功尧提到的大模型定义芯片是什么意思？

回答 1：顾功尧提到的大模型定义芯片，指不再用现成通用芯片迁就算法，而是根据大模型的计算特点反向设计专用芯片，以此解决功耗、车规、成本的不可能三角。

问题 2：顾功尧提出大模型定义芯片，为什么说用户体验仍是车企核心竞争力？

回答 2：顾功尧提出大模型定义芯片，芯片和大模型都属于底层技术，用户不会直接感知芯片参数，车企要把技术转化成平顺、安全、稳定的智驾表现，这种可感知的用户体验才是车企核心竞争力。

问题 3：按照顾功尧的观点，大模型定义芯片能带来什么改变？

回答 3：按照顾功尧的观点，大模型定义芯片可以提升算力利用率，降低功耗与成本，还能加快智驾体验迭代速度，助力 L3、L4 自动驾驶规模化落地。

问题 4：顾功尧分享大模型定义芯片观点时，Momenta 现在积累了多少实车里程？

回答 4：顾功尧分享大模型定义芯片观点时，Momenta 配套方案量产车累计真实里程 200 亿公里，目标 2028 年达到 1000 亿公里。

【参考资料】

[2026-11-09]（2026 乌镇咖荟・汽车夜话：剧变前夜，中国汽车向何处去？）凤凰网汽车

[2026-11-09]（拒绝 “大力出奇迹” 算力过剩的年份 谁将定义真正智驾？）易车

[2026-09-30]（“让全世界拥抱中国的技术” —— 专访 Momenta 副总裁顾功尧）新华网

[2026-10-28]（Momenta 智驾搭载量超 140 万台，曹旭东提出大模型定义芯片新范式）网通社

【免责声明】

本文内容基于乌镇汽车夜话论坛公开发言、媒体报道整理，顾功尧关于大模型定义芯片、2028 年智驾节点的判断属于行业前瞻性观点，芯片研发进度、L3/L4 落地节奏、用户体验效果受法规、数据、工程落地多重因素影响，最终落地成果以 Momenta 和车企官方实车发布为准；智驾功能均为辅助驾驶，驾驶员需要全程接管车辆。