特斯拉在近日发布了其下一代车载计算平台的重磅信息，该平台将不再沿用传统的“HW”命名方式，而是直接命名为“AI5”。这一全新的命名方式不仅彰显了特斯拉对于人工智能技术的重视，也预示着该平台在性能和功能上将会有巨大的飞跃。
为啥不叫 HW5.0？有啥提升
HW 其实就是 Hardware 的缩写，字面上自动驾驶系统硬件的意思。
这应该是早期马斯克直接把内部工程项目的代号拿来当产品名称了。
创业阶段初出茅庐，这样搞挺好，凸显特斯拉技术宅、工程师基因。
但现在特斯拉家大业大，全球智能车行业都在模仿和试图超越，再这么随意，好像也不太合适。
于是马斯克宣布，我们改名啦，新一代自动驾驶硬件平台，名字就叫 ——AI5。
这属于是自动驾驶第一性原理命名法了。
老马透露的相关信息还有这些：首先是算力比现款 HW4.0 提升 10 倍，其次是功耗整体提高 4-5 倍。2025 年下半年推出。
有这么几个点值得留意。算力方面，马斯克特别提到整个平台的算力大概是 HW4.0 的 10 倍。
其实特斯拉从未明确公布过 HW4.0 的具体数据，只是说是 HW3.0 的 5 倍（国内三方资料中的 750TOPS 数据无官方证实），所以根据已知信息和国外发烧友的实机拆解测试，大概可以推测出 HW4.0 的算力在 300TOPS-500TOPS 之间。
也就是单颗 FSD 芯片 200 多 TOPS 算力。这样计算，AI5 整个平台算力可能达到 3000-5000TOPS，这个数据是十分恐怖的。
目前国内的 TOP 玩家，比如华为、小鹏等等，支撑无图、轻图城市 NOA 功能的算力平台，不过就在 400-500TOPS 左右。
“芯皇”英伟达 Thor，顶配才 2000 多 TOPS，而且业内已经有很多意见认为量产车并不需要如此过剩的算力。
马斯克到底是在“放卫星”提振外界对特斯拉的信心，还是真的对自动驾驶技术范式做出了革命性变革，是个很大的悬念和看点。
第二个值得留意的是能耗方面。马斯克提到五代硬件平台，整体能耗比 HW4.0 提升 4-5 倍，相比于 10 倍的性能提升，其实证明特斯拉自动驾驶软硬结合能力更进一步，能耗控制更合理了。
还要补充一点，车载计算芯片和手机计算芯片的不同之一，就是可以无后顾之忧地打“富裕仗”，不必过于把能耗、尺寸作为衡量优劣的指标。车载计算平台的散热条件，天然也比 PC、手机优良得多。
毕竟电动车的电池容量远大于手机，而且就算芯片能耗再高，相比于电机、空调等等，也只能算零头。
还有一点容易被忽略，马斯克说 AI5 是“特斯拉最新一代计算平台”，但是严谨地说，特斯拉的业务就仅仅有汽车吗？
所以这也是大部分网友推测的依据：AI5 很可能并不是专门为 FSD 准备，如此高的算力，匹配的可能是今年 8 月即将发布的特斯拉 Robotaxi、人形机器人 Optimus，以及未来支持 L4、L5 的特斯拉车型。
也许那个时候的特斯拉产品，真的会取消驾驶舱。
不过也有用户提了一个很尖锐的问题：
之前 HW3.0 面世时，马斯克就拍胸脯保证可以实现无监督的 FSD 功能，但显然是鸽了。直到今天的 HW4.0 仍然不行。AI5 就一定可以吗？
AI5 会带来什么样的改变？
现在已知的信息并不多，只有一点是较为确定的，AI5 由三星代工，4nm 工艺。
最早特斯拉曾表示过 100% 给台积电代工，不过后来马斯克和三星高层见了一面后，又改了最初的决定。
据说是三星给马斯克开了一个“没法拒绝”的优惠价格，而且先进制程的良品率提升到 70% 多，和台积电相差不多了。
所以可以基本肯定，AI5 仍然会采用基于 Exynos-IP 的内核。Exynos-IP 是三星基于 ARM 构架设计的自有 IP，谷歌的手机也用过。
2019 年三星因为和高通合作，就停止了相关工作，不过 Exynos-IP 设计非常超前，基本上近似于目前 ARM Cortex X 系列的旗舰 X3 的设计，所以 2020 年之后才开始设计的 HW4.0，经国外特斯拉爆料大神 Greentheonly 拆解发现，仍然采用了 Exynos-IP。
AI5 很可能延续这个路线。
当然，今时不同往日，自动驾驶算法的技术范式已经发生了深刻变革，从最初的 CNN 为主的模块化网络结构，转变为以 Transformer 为主的端到端一体化网络。
外界通常更加关心自动驾驶芯片的 NPU 算力，这本身没错，大模型时代，当然需要更强的 AI 计算能力。
但对于自动驾驶任务来说，光 NPU 变强还不够，AI 处理器的速度再快，算力再高，如果 90% 的时间都是在等内存搬运数据，那也是白搭。
CNN 时代外置 CPU 足以配合好 AI 处理器，但到了 Transformer，CPU 反而成了瓶颈，内置成了最佳选择。
实际上，HW4.0 就是添加了一个 CPU 以应对 Transformer，刚好和特斯拉超算芯片 Dojo 的 D1 架构原理相同。
这也就解释了马斯克在剧透 AI5 的同时，还特意强调了 HW4.0 不是直接退役，而是拿去构建训练集群（和英伟达 A100 同时服役）。
所以特斯拉对于下一代计算平台 AI5 的安排和带来的影响，大概也能推测一二了。
AI5 的超大算力，极大可能不是单一芯片或双芯片实现，而是多个下一代 4nm FSD 芯片组合的结果。
如果真是单颗 / 双颗芯片数千 TOPS 算力，成本就会到几乎无法量产，不是汽车工业也不是科技行业的玩法。
这也就说明，AI5 很有可能是一个平台方案，根据任务、场景、产品成本要求不同，“丰俭由马斯克”。
最复杂的人形机器人，可能会用到数千 TOPS 算力，Robotaxi 可能就会低一点。相应的，特斯拉量产车可能会更低。
至于完全无监督的 FSD 在车端到底需要多大算力支持，可能马斯克自己现在也不清楚，仍在摸索中。
“端到端”最合理最高效的模式，到底是全部 AI 模型化，做成一个大黑盒，还是有条件的、逐步一体化，业内也没有定论。
AI5 最终体现在特斯拉量产车的算力有多大，不好判断，但肯定大于现在的四五百 TOPS。
所以 AI5 带来的冲击和影响，最直接的是开启智能汽车、自动驾驶的算力军备竞赛。
全行业玩家在这样的竞赛过程中，逐渐就会明确端到端自动驾驶的实现基本前提和门槛。
L4 也是同样，AI5 在特斯拉的 Robotaxi 上的探索和试错，作用也相当于量产车，那就是给 Robotaxi 的落地打造出一个样板：多大算力、什么样的方案配置、多少成本。
更重要的，是特斯拉身体力行为所有“AGI”玩家打样：需要什么样的技术体系，底层通用平台如何打造，云端终端的架构分别怎么选择…
