晚点 Auto 近日获悉，理想汽车自主研发的智能驾驶芯片 M100 已于今年一季度完成样片回片，标志着该芯片迈过了量产前的关键节点。随后仅用两周时间，研发团队便完成了对 M100 的功能与性能测试，并顺利通过后续压力测试。目前，M100 已进入小批量装车阶段，正在进行实路测试。
据内部消息，M100 在不同类型计算任务中展现出差异化优势：在运行大语言模型时，单颗 M100 的有效算力约等于两颗英伟达 Thor-U 的水平；而在处理卷积神经网络相关的传统视觉任务（如图像识别）时，其性能表现更为突出，一颗 M100 可媲美三颗 Thor-U 的算力输出。
M100 预计将于明年正式量产并搭载上车。在此之前，理想将继续依赖英伟达和地平线两家供应商提供智驾芯片解决方案。为确保自研项目顺利推进，同时维护与外部合作伙伴的关系稳定，理想近期已加强对芯片研发部门的信息安全管理。
自研芯片投入巨大，知情人士透露，理想为此项目规划的预算高达数十亿美元。这一长期投入也反映出公司在核心技术自主化上的坚定决心。
一位接近理想芯片团队的人士表示，理想智驾芯片的研发不仅涉及 NPU（神经网络处理器）、SoC（系统级芯片）等硬件设计，还包括底层软件栈的开发与系统级适配，“这其实是一整套多层次的技术体系，而非单一芯片的突破”。
该研发策略由理想汽车 CTO 谢炎主导推动。谢炎曾任职于英特尔、阿里巴巴和华为，担任过 AliOS 首席架构师、华为终端 OS 部部长等要职，具备深厚的编译器与操作系统背景。上述人士指出，谢炎的核心思路是通过强大的软件调度能力，最大化挖掘硬件算力潜力，从而在整体性能上实现对竞争对手的“降维打击”。
实现软硬协同并非易事。这需要企业在芯片架构、算法优化、编译器技术等方面具备深厚积累，同时打破传统硬件“瀑布式开发”与软件“敏捷迭代”之间的组织壁垒，建立高效的跨团队协作机制。
当前，越来越多车企启动自研智驾芯片，背后动因与智驾算法向 Transformer 架构演进密切相关。元戎启行创始人兼 CEO 周光指出，早期智驾芯片主要围绕卷积神经网络（CNN）进行优化，而未来芯片设计必须将对 Transformer 架构的原生高效支持作为重点，特别是在 FP4、FP6 等超低精度计算上的优化能力。
这一技术趋势对厂商的架构前瞻性以及软硬件联合调优能力提出了更高要求。
理想采取“两条腿走路”的芯片战略：一方面继续采用英伟达等成熟方案保障当前产品的市场竞争力，另一方面加速推进自研芯片布局，抢占未来技术制高点。
在现有纯电车型中，理想更倾向于使用英伟达高算力平台。例如旗舰 MPV MEGA 和新款纯电 SUV i8 均全系标配英伟达 Thor-U 芯片。据知情人士透露， upcoming 的纯电 SUV i6 也有望全系搭载 Thor-U。
而在主力销售的 L 系列增程车型上，理想仍采用混合方案：AD Max 版本配备英伟达 Thor-U，AD Pro 版本则搭载地平线征程 6M 芯片。
理想自动驾驶研发高级副总裁郎咸朋此前表示，理想选择自研芯片的根本原因在于，专用芯片可针对自家算法进行深度定制，从而在效率和成本之间取得更优平衡。
“目前我们仍在使用 Thor 系列芯片，主要是因为英伟达在新算子支持方面较为领先，且算力资源充足。VLA 方案尚处于持续迭代阶段，算法本身仍有调整空间。一旦算法趋于稳定，为了追求更高的能效比和更低的综合成本，行业普遍会走向自研芯片之路。”
