解构智能汽车AI性能:TOPS背后的真相

Ofweek维科网2025-12-22

我们为什么需要讨论智能汽车AI性能指标?AI智能汽车时代，LLM/VLM大模型上座舱，支持多模态语音视频互动；采用端到端、VLA、世界模型等算法实现辅助驾驶。这些体验已经是智能汽车独特的标志和卖点。而这些底层的基座都离不开算力芯片，而算力芯片的评价指标，我们听的最多的是TOPS。所以，在智能汽车时代，TOPS 已成为衡量车载计算平台“大脑”强弱的核心指标，就像传统燃油车的“马力”一样受到关注。然而...

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的稠密处理器。代价与风险，虽然稀疏化能降低延迟，但它往往会降低神经网络的准确率，并需要更复杂的开发流程、硬件支持和额外的训练投入。相比之下，另一种效率优化手段——量化（将高精度转为低精度，如 FP16 转 INT8）被认为通常优于稀疏性剪枝，因为它在提升效率的同时能更好地保持模型完整性。这也是我们之前文章《万亿薪酬背后，马斯克给特斯拉押注的是什么产品和技术路线？》分享到的特斯拉FSD算法应用正在引领整数INT8的应用趋势，国内理想，小鹏都在跟进。三、 如何辨别“真假”算力？面对厂商公布的 AI 性能参数，我们可以通过以下四个维度来区分和评估：看定义，明确指标是指“密集（Dense）”还是“稀疏（Sparse）”。密集 TOPS 是硬件的物理基础，而稀疏 TOPS 则是包含算法红利的理论值。看精度，TOPS 必须与计算精度挂钩。通常低精度格式（如 INT4）的数值会远高于高精度（如 INT8 或 FP16），而目前行业衡量推理能力的通用标准是 INT8 精度。看实际性能指标 (KPI)，理论 TOPS 无法代表一切。更应关注每秒推理次数 (IPS)、能效比（每瓦性能）以及内存 (DDR) 带宽使用率。对于大语言模型（LLM）等应用，瓶颈往往在于带宽而非计算 TOPS。看第三方基准测试，参考 MLPerf、AI-Benchmark 或安兔兔等专业测试，这些工具能提供反映实际场景（如目标检测、自然语言处理）的真实评分。总结仅仅比较 TOPS 数字可能具有误导性。这就像比较两辆车的马力，如果不考虑车重、轮胎、悬挂和变速箱，很难判断谁在赛道上跑得更快。在评估智能汽车的 AI 性能时，只有结合稠密算力、内存带宽、软件优化和实际基准测试，才能看清隐藏在数字背后的真实战斗力，但最终对于整车智能体验来讲，却不能只看一个参数，而是整个产品的体验和性能。参考资料以及图片*未经准许严禁转载和摘录-原文标题 : 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