出品/未来科技界
作者/李彦
10月29日，XHEART新芯航途（下称“XHEART）在苏州举办产品发布会，正式推出大模型芯片X7 Ultra。这家成立于2023年的公司，将700 TOPS大模型算力与支持可部署模型参数量提升10倍，作为新品的核心卖点。

XHEART同时公布了X7系列的量产进展。截至发布会，X7系列已量产8个月，累计出货超过20万颗，搭载10款量产车型，获得超过40款车型订单。公司还提前披露了下一代芯片X9的研发目标，计划于2027年推出。

整场发布会中，XHEART新芯航途CEO李宗霖反复提到“大模型定义芯片”。这指的是，其希望让算法团队更早参与芯片设计，围绕模型的实际需求安排计算、存储和数据交互，以支撑更大规模的模型在车端运行。

随着端到端大模型进入量产汽车，车企既希望模型持续升级，又需要控制功耗、散热与成本。XHEART此次展示的，正是它对这些问题的回答。

让算力真正用在量产模型上

李宗霖在演讲中提到，过去的智驾系统通常由多个小模型组成，感知、预测和规划各自分工。但信息在不同模型之间传递时，可能发生损失，也会影响系统对数据的利用。

端到端大模型改变了这种计算方式，也对芯片提出了新的要求。模型需要处理更多数据，而汽车的散热条件和能耗预算都有明确边界。如果芯片仅仅增加计算资源，数据交互与任务调度没有同步优化，新增算力就可能难以充分发挥。

XHEART因此把优化重点放在了NPU架构上。X7 Ultra采用超大核设计，将传统小核之间百GB/s级的数据交互，聚合至超大核内部TB/s级的高速互联，并为关键算子配置高精度专用加速引擎，减少任务切换与数据搬运带来的开销。

XHEART的软件团队也重构了AI工具链。常规模型推理在完成一个计算步骤后，往往需要将中间结果写入外部内存，下一步再读取。XHEART则通过整网级融合，对整个模型的计算任务统一编排，让更多中间结果留在芯片内部，同时让计算与权重加载并行，减少计算单元等待数据的时间。

据活动现场披露，X7 Ultra基于量产智驾大模型实测，NPU计算利用率达到98.7%，内存带宽消耗较行业旗舰产品下降80%，能效提升100%。

李宗霖还强调，X7 Ultra的700 TOPS大模型算力采用真实量产模型评测，并要求量化部署后的模型输出与训练后FP32浮点模型的相似度达到99.99%以上。公司希望在保证模型精度的前提下，让性能优化直接服务于量产需求。

除了NPU和工具链，X7 Ultra还搭载中国首发量产Armv9车规级CPU，并通过深度异构计算，将不同任务交给相应的专用计算单元。其激光雷达处理带宽最高达2000万点/秒，传感器预处理稳定性提升100%。芯片满足ISO 26262 ASIL-B功能安全要求，内置MCU通过ASIL-D认证。

XHEART将这些能力归纳为六项产品优势。公司通过计算架构、软件工具与系统协同的共同优化，为更大的模型腾出运行空间，也为后续升级预留资源。

Momenta为何需要更大的模型

XHEART与智驾算法公司Momenta的合作，始于芯片设计阶段。双方自2023年起便围绕模型架构和关键算子需求展开研究，希望让芯片既能满足当时的计算需求，也能为未来几年的模型升级做好准备。

Momenta CEO曹旭东在发布会上表示，公司早在2022年底便形成了“大模型定义芯片”的判断。他认为，规模化L4需要百亿至千亿参数模型，而车端的功耗、车规可靠性与成本要求，会限制通用芯片承载更大模型的能力。这也是Momenta与XHEART提前开展软硬协同设计的重要原因。

Momenta即将发布的R7 Ultra世界模型，展示了这一合作的最新进展。据官方披露，在X7 Ultra支持下，R7 Ultra的模型参数规模扩大5—10倍，安全性能提升5—10倍以上。

曹旭东希望，世界模型能够进一步提升系统对道路场景的理解、推演和预测能力。车辆在狭窄道路会车时，需要判断对方是否准备停车、自己能否通过，以及倒车后是否有足够空间让行。模型需要综合这些信息，连续安排接下来的驾驶动作。

发布会展示的视频就包含倒车避让和狭窄道路多次掉头等场景。车辆需要在有限空间内反复调整位置，同时判断其他车辆与行人的动向，这对空间感知和交互决策都提出了较高要求。

为了让模型学习更多复杂场景，Momenta将预训练、世界模型仿真与强化学习作为三项重要支撑。对于实际道路中低频出现的长尾问题，世界模型可以生成仿真环境，让系统反复演练，并根据结果获得反馈，缩短单纯依靠路测积累经验的周期。

真实数据仍是这一过程的基础。曹旭东披露，Momenta累计量产规模已超过140万台，累计里程达到200亿公里。量产车辆帮助公司接触更多道路场景，模型训练利用这些经验提升能力，芯片则需要承载模型升级后的计算需求。双方合作能否持续取得进展，也取决于这些环节能否跟上彼此的节奏。

量产之后，XHEART继续押注软硬协同

XHEART在发布会上还回顾了首颗X7芯片的量产过程。公司披露，芯片回片后不到24小时完成点亮，第17天实现芯片、底层软件与智驾模型的整车闭环。公司成立至芯片量产，用了两年。

但芯片上车之后，客户还需要完成系统开发与验证。XHEART围绕X7系列提供解决方案参考设计，并开展域控级PreDV测试，希望减少客户开发中的重复工作，提高项目推进效率。目前，公司基于双X7打造的L3/L4计算平台，也已获得多个车型项目定点。

X7系列的20万颗累计出货，说明公司已经进入规模交付阶段。超过40款车型订单则提供了后续增长空间，但这些项目仍需要逐步完成开发、验证和量产。

面对下一代更大规模的世界模型，XHEART计划同步提高计算与访存能力。公司公布的X9核心研发目标包括3000 TOPS大模型算力与700GB/s单芯片内存带宽，计划于2027年推出。

台积电副总经理陈平在现场表示，先进工艺需要持续提升性能、能效与集成度，为大模型提供计算基础。台积电已为X7 Ultra提供工艺支持，也将继续支持XHEART后续创新。

XHEART希望延续与算法、软件和制造伙伴的协作，让下一代芯片提前适应模型需求。不过，芯片研发周期较长，模型架构又在快速变化，公司既需要针对关键计算环节深入优化，也需要为未来的变化保留足够空间。

结语

XHEART这场发布会，展示了模型与芯片协同演进的具体尝试。算法团队提出未来需要怎样的计算能力，芯片团队据此调整架构，再通过工具链与量产验证，让设计落实到实际产品中。

曹旭东判断，L3和L4有望于2028年迎来重要引爆点，并在2030年走向规模化落地。对于芯片厂商而言，这意味着新一轮研发和交付准备已经开始。

车端模型能否持续扩大，关系到系统处理复杂场景的能力；功耗、成本和可靠性，则影响这些能力能够进入多少量产车型。XHEART需要在两者之间找到可持续的平衡，也需要通过更多车型的实际表现，证明软硬协同带来的价值。