【摘要】10月29日，XHEART发布大模型芯片X7 Ultra。
围绕“大模型定义芯片”，公司为高频、耗时的关键运算配置专用加速器，并通过整网任务编排，减少数据搬运和计算等待。
芯片团队还与Momenta共同研判未来模型需求，在硬件定型前为后续升级做准备。首发搭载上汽大众ID.ERA 9X的X7系列，量产8个月出货超20万颗，获得超过40款车型订单。
从设计取舍到量产结果，XHEART正在回答：模型持续变化，车企该如何选择芯片？
以下为正文：
2021年，蔚来发布ET7，四颗英伟达Orin芯片、1016 TOPS算力，成为这款车的重要技术标签。那时，给未来多备一些计算资源，是车企应对智能驾驶不确定性的一种办法，软件可以慢慢长大，硬件则最好一步到位。
五年后，这道题目变得更加艰难。模型不仅在变大，计算方式也在改变。更多摄像头、更长的时序信息、更复杂的交互推演，都可能改写芯片内部的资源分配。预留的算力能否用上，开始取决于当初预留的是哪一种能力。
10月29日，XHEART，这个我们期待已久的芯片公司举行发布会，会上发布X7 Ultra，CEO李宗霖用“大模型定义芯片”概括了公司的路线：从模型需求出发设计硬件，为持续演进留下空间。
这也是理解XHEART如何赢得主流车企的关键。车企选择一颗芯片，押注的是一款车未来数年的智能体验。年轻公司的机会，则在于把模型进步的可能，转化为产品持续升级的能力。当然，这个试炼场的背后，还有Momenta的大模型在兜底。
01
模型在集中，芯片要改变组织方式
早期智驾模型内部，多个小模型的分工相对清楚，感知识别物体，预测判断其运动，规划决定车辆怎么走。各模块分别优化，再通过接口拼接。问题在于，接口也会筛选信息：传给下一环节的，往往已经是上一环节整理过的结果。
逐渐成熟的端到端大模型试图改变这种信息组织方式，让更多感知、预测与决策信息在统一框架中参与优化。模型集中之后，计算单元之间如何交换这些信息，也变得更重要。
关于这一点，XHEART在发布会上用超大核NPU来阐述公司的解决策略。
NPU是专门执行神经网络计算的处理单元，XHEART选择把更紧密的计算协作放进大核内部，再配合多级缓存，让需要反复使用的数据尽量留在计算单元附近。
意义不只在于核心变大。过去在多个小核之间传递的数据，如果能更多在内部完成交互，就有机会减少等待与搬运。发布会演讲上，CEO李宗霖用了一句形象的话来概括：“让计算少等待，让数据少绕路。”
算力利用率的问题，由此落到了数据走哪条路、要走多少次。
还有一类损耗，更容易被峰值数字掩盖。早期面向卷积网络设计的NPU，遇到不支持的计算，可能要交给CPU处理。任务切换、外部内存读写，都可能拖慢整张网络。据发布会介绍，X7 Ultra为高频、耗时的关键计算设计专用加速器，试图让更多步骤在NPU内部高效完成。
延伸到软件层面，通常，一步计算结束，中间结果可能写回外部内存，下一步再读入。XHEART介绍，其重构后的工具链把优化范围从连续几个算子（模型的基础运算），扩展到整张网络，统一安排不同分层、分支的计算，减少中间结果反复读写。因此，决定效率的既有芯片的结构，也有软件怎样使用它。
至此，“大模型定义芯片”的含义开始具体起来：先弄清整张网络的时间花在哪里，再决定哪些硬件值得增加，哪些搬运可以省掉。
值得一提的是，发布会强调使用真实量产模型评测，并对模型结构、部署后的输出一致性和最终体验提出约束。而这一点，能够很好依托Momenta已有的量产大模型，用最前沿的模型发展趋势反哺出来的，必然是行业最前沿的芯片迭代。
02
芯片的时间差，要在流片前解决
算力效率解决当下，架构能否跟上模型则决定未来，后一个问题相对更难，因为有太多东西需要预判。
2019年，英伟达发布Orin，瞄准的是车企2022年的量产车型。这意味着，车企要为几年后交付的汽车，提前选定计算平台。但在等待量产的过程中，智驾算法还会持续升级，对计算、存储和数据传输提出新的要求。
等到汽车真正交付时，芯片已经定型，新模型却可能需要一套不同的资源配置。如果早期设计没有考虑这些变化，后续的软件升级就容易遇到硬件瓶颈。
当然，多买算力可以应对部分变化。但短板若出在存储带宽或调度方面，增加计算单元未必解得了围。等到问题在整车验证时暴露，就会牵一发而动全身。
发布会上，团队回顾了一段共同开发的经历：2023年，芯片与算法团队围绕持续演进的主线模型，分析架构和算子需求。彼时，公司已经定下了既要看当下模型如何运行，也要结合算法研发方向，判断未来几年哪些计算会变得重要，再选择值得深度优化的环节。
彼时的交流采访过程中，业内颇有几家头部芯片公司的负责人都向我们传达过同样的意图，但坚持并做出来，也并不容易。
这个思维比笼统地“给未来预留算力”更进一步。预留多少资源，要先回答未来可能缺什么。算法团队提供演进方向，芯片团队判断哪些需求适合落进硬件，双方共同承担对未来的判断。这也是Momenta参与芯片定义的深层价值，后者能把已经发生、正在酝酿的模型变化，提前给架构团队作参考。
这些铺垫决定了XHEART在X7 Ultra上的取舍，伴随着后续为预计会持续使用的关键运算设计专用加速器，同时通过软件工具链安排整个模型的运行。这些设计服务于持续演进的模型需求。
另一个容易被忽略的细节是，SGS日本今年4月披露，对X7的功能安全评估持续两年多，覆盖产品概念、设计、开发与验证，SGS另一份材料还记录了测试规划和并行验证安排。这意味着，安全工作从很早期就在推进中。
从2023年12月成立，到2026年X7随上汽大众ID.ERA 9X量产上车，XHEART 用了两年多，上汽依然对XHEART、对Momenta都充满信心，这份速度也侧面证明，关于车企所需要的交付确定性，很多在流片前就已经开始了。
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从一款旗舰，走进主流车型量产
但车企的确定性还有更具体的一面：模型获得改进之后，整车能否及时、稳定地作出反应。
发布会用摄像头处理举过一个例子：平时耗时30毫秒，偶尔却需要50毫秒，系统就必须考虑这段偏慢的响应。这里谈的是摄像头处理链路的一环，但它揭示了一个客户关注的逻辑：即使平均值好看，也不能替代响应的稳定。
XHEART介绍，在传感器子系统中引入本地计算和流水线控制，正是为了减少这类波动。这是一个更加关注整车体验的思路。
这个思路首先打动的是上汽。X7首发进入上汽大众ID.ERA 9X，先跨过量产上车的门槛。Arm今年4月的官方材料确认，X7为该车的城区领航辅助驾驶提供计算支持。芯片从实验室进入整车系统，开始承担真实交付责任。
随后，MG 07、荣威家越07等车型，将方案带向更广的市场。9月家越07预售时，Momenta在官方资料中表示搭载X7，后续将通过OTA升级至R7世界模型。
另一个考题是价格。家越07的220激光雷达版，上市限时权益价为12.98万元。这样的家庭用车预算，要求车企计算整套系统的成本：芯片之外，还有存储、供电、散热、开发维护等等。还需要更优质的系统效率，更好的模型才有机会进入更广的价格带。
对XHEART而言，成本可以由量产来迅速摊薄。据官方披露口径，X7系列量产8个月，出货20万颗，获得超过40款车型订单。客户范围仍在扩展。10月公开信息显示，神龙科技已选择XHEART芯片，将面向标致、Jeep等品牌推进项目，目标覆盖中国、欧洲及其他市场。
如此成绩下，XHEART也受到了诸多重要产业资本的关注。融资方面，XHEART近日完成战略轮融资，历史累计融资额约50亿元。本轮融资中，雷诺集团首次投资，奇瑞汽车追加投资，长鑫科技入股。长鑫科技在产业投资中风格审慎，其入股及双方合作受到关注。
长鑫科技、雷诺等产业资本的参与，也为长期投入增加了资源。融资提供研发条件加上持续的车型量产与客户复购，决定了一家年轻公司在供应链中的信用力。
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尾声
回看2021年的算力竞赛，车企曾经想要多装几颗芯片，有其现实逻辑。今天，行业对“预留空间”的理解开始变细：带宽、存储层次、可编程能力，都影响一辆车未来还能成长多远。芯片的经济寿命，越来越取决于它能陪模型走过几次变化。
这也让产业分工出现新的可能。XHEART与Momenta的合作，尝试把深度软硬协同带来的系统级优化，变成更多车企可以采购的能力。主机厂无需各自重建全栈研发体系，也有机会获得模型与芯片共同演进的支持。
曹旭东此前提出，下一代X9计划支持端侧模型规模进一步扩大100倍。这是Momenta的愿景，也给了XHEART更多值得期待之处。
年轻公司的机会，往往来自产业旧分工开始承受新压力的时刻。XHEART的分量，要看它能否持续降低模型进步迭代的成本压力。
让一颗已经上车的芯片，在下一轮技术变化中仍然有用，是XHEART给产业界的新答案。
