突破宇宙尺度！地平线创始人痛批国内智驾芯片算力虚标

地平线创始人兼 CEO 余凯在个人社交平台，回应了网友关于地平线能否推出数千 TOPS 算力智驾芯片的提问，并嘲讽了当前智驾芯片行业的算力标称方式。

余凯表示，智驾芯片是严肃的事情，但中国科技行业在 PPT 算力上“卷到无底线”。他提到，芯片业内人士都清楚，英伟达智驾芯片的标称算力按稠密算力的两倍计算，例如 Orin X 稠密算力为 127 TOPS，标称即为 254 TOPS。

他称，为便于客户对标比较，各智驾芯片公司基本采用同一框架标称算力。但业界目前已“突破宇宙尺度”，标称算力可吹到稠密算力的 6 至 7 倍，并冠以“等效算力”之名，“搞得我们眼花缭乱都跟不上了”。

余凯表示，地平线产品今后同时标注两种算力：稠密算力乘以 2 称为“NV 算力”，另一种称为“等效算力”，也就是“吹牛算力”。按其给出的数据，地平线征程 6P 的 NV 算力为 560 TOPS，等效算力为 1960 TOPS。这样一来“轻松完成了网友们交给我的任务”。

有网友在其下面建议，下次发布会 PPT 可加一行小字：“等效算力仅供友商对齐，不供消费者上头。”余凯回复称“哈哈，建议采纳”。

智驾芯片算力单位为TOPS（Tera Operations Per Second），代表芯片每秒可以完成多少万亿次运算，行业普遍使用 INT8 精度作为智驾算力统计基准，但不同统计口径，得到的数值天差地别，这也是虚标乱象的根源：

稠密算力（物理算力）：芯片 NPU 在不开启稀疏、权重零跳过优化的前提下，硬件本身能稳定跑出的理论峰值算力，是最贴近芯片硬件原生能力的基准值，不会依靠算法压缩、稀疏优化放大数字，也是余凯本次讨论的基准锚点。

NV 口径算力：英伟达沿用多年的对外宣传口径，稠密算力 ×2。原理是 AI 推理里大量权重存在零值，稀疏机制可以跳过零值计算，理论上实现算力翻倍；这套口径是过去行业约定俗成的对标标尺，具备较长时间的产业共识。

等效算力：近年部分厂商推出的自定义换算口径，在稀疏基础上叠加算子融合、模型量化、专用硬件加速、端到端模型等效折算等多重放大逻辑，不再有统一标准，各家换算规则自定，因此可以轻松把数字放大至稠密算力 6-7 倍。这个数字不等于芯片真实硬件能力，更不等于车上跑真实智驾模型的实际能力，也是本次争议的核心。

有效算力（用户最该关心）：芯片接入摄像头、雷达，跑真实感知、融合、规划智驾模型时，在带宽、功耗、延迟约束下，能够持续稳定释放出来的算力。受存储带宽、访存延迟、模型适配度、功耗墙限制，哪怕标称算力很高，有效算力通常远低于峰值算力。算力只是硬件上限，最终智驾体验，由芯片架构、软件工具链、算法、传感器方案、整车供电散热共同决定，高 TOPS≠更好用的智驾。

简单类比一下，稠密算力是发动机裸机最大功率；NV 算力是考虑部分工况优化后的宣传功率；“等效算力” 是厂商自定义换算出来的纸面极限；有效算力才是车辆上路时，真正传到车轮上的轮上马力。只看纸面 TOPS 选购车型，极易踩坑。

地平线是国内率先实现车规级 AI 芯片大规模前装量产的本土企业，核心产品线为征程系列智驾芯片、HSD 地平线智驾方案、面向机器人的地瓜平台。

创始人、CEO 余凯，国内深度学习与车载 AI 芯片领域代表性科学家创业者。1976 年生，南京大学电子科学与工程学士、硕士，德国慕尼黑大学计算机博士；先后任职西门子中央研究院、美国 NEC，回国后担任百度深度学习研究院常务副院长、百度研究院执行院长，是国内最早一批推动深度学习产业落地的研究者，主导百度早期自动驾驶技术布局天眼查。

2015 年，余凯创办地平线机器人，定位面向自动驾驶、机器人的边缘 AI 芯片公司。