芝能智芯出品

隨著美國電車補貼的取消，大家都在找出路，特斯拉找出來的路是圍繞AI打造自己的體系。

而美國造車新勢力Rivian，這家還在為規模和盈利而努力的新造車公司，在這個時間點高調發布自研芯片和完整的 AI 自動駕駛路線，本質上也是要走AI的概念。 

Rivian 不滿足于“買算力、做集成”，選擇走一條最難、也最燒錢的全棧自研之路？這是理解 Rivian 這場自動駕駛與人工智能日發布會真正價值的關鍵，也是我們值得推敲的核心。

這是一場信息密集的技術發布：5nm 制程的自研智駕芯片 RAP1、1600 TOPS 的第三代自動駕駛計算平臺 ACM3、端到端的大型駕駛模型、激光雷達回歸、多模態感知，以及價格直接對標、甚至明顯低于特斯拉 FSD 的 Autonomy+ 訂閱方案。

這次會議， Rivian 是想告訴市場：我現在不再只是做個電動皮卡和SUV，這沒得玩了，在美國把自主設計零部件整合成整車，哪怕是有大眾的加持，也沒用。

現在最好的路子，是復制、甚至挑戰特斯拉最核心的護城河，以芯片為核心的 AI 驅動型汽車平臺。

Part 1Rivian 為什么要自研芯片？

過去Rivian 和大多數企業一樣，依賴英偉達提供自動駕駛算力，這是行業最省事、也最穩妥的選擇。通用芯片從來不是為“車”這種高度受限、強安全約束、生命周期極長的產品而生。

RAP1 這款芯片在臺積電5納米的基礎上設計，采用14顆Cortex A720AE的內核，設計是圍繞“以視覺為中心的物理 AI”剪裁算力，用更高的算效、更低的能耗和更強的功能安全，換取長期的系統效率與成本控制能力。

800 TOPS 的單芯片稀疏 INT8 算力、50 億像素每秒的吞吐能力、雙芯片通過 RivLink 互連擴展到 1600 TOPS，是在為端到端駕駛模型鋪路。RAP1 背后還有自研 AI 編譯器、安全子系統和面向汽車 ASL 要求的系統級設計。

Rivian 想用這套算力跑什么樣的 AI？也是比較普通的答案，端到端的大模型自動駕駛，Rivian 推出的 LDM 大型駕駛模型，訓練思路已經非常接近大型語言模型，通過規模化數據學習駕駛策略。

影子模式的引入已經在為未來模型持續“喂數據”，從 ACM3 + RAP1 的組合來看，Rivian 在硬件側給出了一個自洽的答案。

在感知路線選擇上，Rivian 刻意與特斯拉拉開了距離。堅持引入激光雷達，純視覺路線在成本和簡化系統上具備優勢，但其邊界條件和失效模式同樣清晰。

Rivian 的“融合感知”策略是用硬件冗余換取系統確定性，所面向的高價值用戶群體高度匹配，也更有利于向 L4 級別推進時通過安全驗證。

Part 2Rivian的是技術 如何轉化為真實的商業閉環？

Autonomy+ 的定價策略極具攻擊性：2500 美元買斷或 49.99 美元月費，是直接在特斯拉 FSD 的價格體系上“腰斬”。

如果 RAP1 和 ACM3 能在 R2 平臺的生命周期內持續攤薄成本，那么輔助駕駛訂閱在美國可能成為真正可復制的利潤引擎。

Rivian 也明確指向了 Robotaxi 和 L4 的長期目標，把車輛從“使用品”推向“資產”，這是所有自動駕駛路線最終繞不開的終局敘事。

當然Rivian 憑什么敢復制特斯拉的策略，長期價值最高的方向——芯片、AI 和系統架構，其實現在也確實是沒有特別好的辦法，你現在不講這個故事，講什么呢？

小結

Rivian 從造電車的路上下來了，選擇了一條康莊大道，是否能走通我們持續再看吧。

       原文標題 : 美國造車新勢力Rivian：芯片自研開啟！