700 TOPS 不稀奇，98.7% 利用率才是：新芯航途 X7 Ultra 用量产世界模型来量芯片

算力数字这两年越来越不值钱。发布会上一句“多少 TOPS”，台下已经很难有反应。10 月 31 日，成立两年多的芯片公司新芯航途第一次正式对外亮相，首款产品 X7 Ultra 给的数字是 700 TOPS——按 2026 年底的标准，这不算极致。它真正想讲的，是另外两个数字：量化模型输出与 FP32 基准的相似度超过 99.99%，NPU 计算利用率达到 98.7%。

一分钟速览

• 新芯航途（XHEART）首次公开亮相，发布车规芯片 X7 Ultra，NPU 算力 700 TOPS。
• NPU 计算利用率 98.7%，量化输出与 FP32 基准相似度超过 99.99%。
• 对比行业旗舰，官方称内存带宽消耗降低 80%，能效提升 100%。
• 提出“大模型算力”评测：不改模型结构、不降精度，直接用 Momenta 量产世界模型 R7 测芯片。
• 超大核 NPU 架构、专用算子引擎、统一 AI 工具链，激光雷达加速器每秒处理 2000 万点。
• Arm v9 车规 CPU 首次落地，SoC 达到 ASIL-B，集成 MCU 达到 ASIL-D。
• 上一代 X7 已在上汽大众新车上量产；新芯航途与 Momenta 为“姐妹公司”，无直接股权隶属。

“大模型算力”到底在测什么

过去谈芯片性能，多用稠密算力或稀疏算力。这些指标能说明理论计算能力，却回答不了工程师最关心的问题：把真正要上车的模型放上去，能跑多快、跑多稳。实验室里的单项测试可以把某个算子跑得很快，但真实智驾模型有复杂的网络结构、不同类型的算子、频繁的数据读写，还要在多个计算任务之间调度。一个环节快，其他环节等数据，整体还是慢。

新芯航途的评测思路是把测试对象换掉：不再测孤立任务，而是直接用量产智驾模型跑整条链路，并且加了三项约束——模型结构不能改，计算精度必须保住，驾驶体验不能打折。在这个前提下再看芯片能把模型跑多快。这套方法被他们称为“大模型算力”。用来做基准的，是 Momenta 的 R7 世界模型。

98.7% 是怎么抠出来的

利用率高的前提，是别让计算单元空转。X7 Ultra 第一步把 NPU 做成超大核架构，同时提升核间互连带宽——模型变大之后，计算任务要组织起来协同执行，核与核之间交换数据的开销会直接吃掉算力。

但矩阵计算快，不等于整个模型快。LayerNorm、Softmax、Transpose 这类“配角”算子计算量不大，却反复出现在执行路径上，一个慢了，后面的计算就得等。X7 Ultra 给这类操作配了专用计算引擎，相当于把高频任务单独安排了工位，避免通用计算资源被占住。

硬件之外还有软件。编译器如果让每个操作独立执行，中间结果不断写回外部内存再读出来，计算单元的大量时间就花在等数据上。新芯航途的统一 AI 工具链通过计算图融合、并行执行和任务调度，把能合并的计算连起来，减少来回搬运。官方给出的结果就是那两个对比数字：内存带宽消耗降 80%，能效提升 100%。

被忽略的前端与底层

智驾系统不只有神经网络。激光雷达线数上去之后，点云密度和处理量一起涨，X7 Ultra 在处理子系统里加了专用激光雷达加速器，每秒可处理 2000 万点，能覆盖千线级点云。摄像头链路的问题更隐蔽——时延抖动，官方称通过本地多核处理和流水线控制优化，处理稳定性比传统方案提高 100%。

整颗芯片的调度交给 CPU。X7 Ultra 采用 Arm v9 车规级 CPU，官方称这是 Arm v9 架构首次落地，内核性能提升 20%、能效提升 10%，并优化了向量处理、多核协同与 L3 缓存访问。功能安全上，SoC 达到 ASIL-B，集成 MCU 达到 ASIL-D，分别承担不同层级的监测与控制任务。

“大模型定义芯片”的第三次判断

Momenta CEO 曹旭东把这个思路称为公司的第三个重要判断：智驾模型能力持续增长，计算架构必须跟着模型一起演进。他认为，要支撑真正规模化落地的 L4，端侧模型可能需要做到 10B 甚至 100B 参数级别，部署规模从百万级起步。参数只是维度之一，算子类型、数据访问方式、并行关系都会影响模型能否在车端实时跑起来，所以哪些算子值得专用加速、哪些数据要减少重复搬运，必须在芯片设计阶段就和模型架构一起考虑。

两家公司的关系也解释得通这套打法：新芯航途与 Momenta 没有直接股权隶属，Momenta 创始团队成员曹旭东、夏炎通过控股股东间接持有新芯航途股份，属于“姐妹公司”。模型团队知道自己要什么，芯片团队知道怎么给，磨合成本天然更低。

趋势洞察

智驾芯片的竞争正在从“堆峰值算力”转向“交付有效算力”。700 TOPS 谁都能写进 PPT，但 98.7% 的利用率、99.99% 的量化一致性、真实量产模型跑出来的体验，才是能装车的东西。更长远看，当模型每两年把体验提升十倍，芯片如果还按固定的算子清单设计，很快就会过时。让硬件围着模型演进，而不是让模型迁就硬件，这大概是这轮智驾竞赛里最不容易被抄走的一条经验。