新势力车企自研芯片，正在从“趋势”走向“共识”。蔚来、小鹏的自动驾驶自研芯片已经上车，理想则把自研芯片量产时间点定在2026年。大洋彼岸的美国新势力代表Rivian，也在其2025 AI Day上正式亮出底牌：自研自动驾驶大模型、自研5nm定制芯片，以及下一代自动驾驶方案中对激光雷达的“核心传感器”定位。
自研5nm芯片+高速互连：补齐智能驾驶“底座”
Rivian曾被不少业内人士视为特斯拉在北美市场的潜在对手，但在自动驾驶这一关键赛道上，它长期处于追赶者位置。此次AI Day上，Rivian试图向外界展示的是一条清晰的“补课路线”：投入算力和硬件基础设施，自建端到端AI系统，并用统一的数据底座反向改造产品体验和制造流程。
Rivian创始人兼CEO RJ Scaringe在活动中提到，AI正在改变技术开发和用户体验设计的方式，使整车厂可以以完全不同于过去的路径打造新能力。
在硬件层面，Rivian发布了第三代自研计算单元。据介绍，该平台在稀疏INT8精度下的算力可达1600 TOPS，峰值像素吞吐量约5 Gpixel/s，能够支撑超高分辨率、多传感器输入的实时处理。
第三代计算单元的核心，是Rivian自研的专用处理器RAP1（Rivian Autonomy Processor 1）。RAP1采用多芯片模组（MCM）封装，是车规领域较早量产落地的高算力MCM方案之一。公开信息显示，RAP1基于台积电5nm工艺，配合Arm提供的CPU/GPU等IP核，片上带宽可达205 GB/s，可以满足自动驾驶大模型、多模态感知等高带宽场景的需求。
Rivian强调，其自研的神经网络引擎并非外挂加速器，而是深度集成在芯片内部，用于提升端到端推理效率。RAP1在接口和架构层面都针对多模态传感器做了专项优化，重点解决的是“在严格时延约束下稳定完成推理”的问题——这被Rivian视作“物理世界AI”落地的必备条件。
根据规划，RAP1将率先搭载在2026年底上市的全新SUV车型R2上。Rivian的技术资料显示，第三代计算单元集成了两颗RAP1芯片。为了发挥多芯片的协同能力，Rivian还自研了RAP1专用高速互连总线RivLink，通过RivLink将多颗芯片级联成分布式拓扑，实现算力的近乎线性叠加。
从整体来看，Rivian正在通过自研芯片、自主互连技术以及自动驾驶大模型，搭建一个从车端算力、模型训练到上层算法的“垂直整合”体系，这对于工程迭代速度、性能/能耗比优化以及长期成本控制，都具有重要意义。
和特斯拉“分道而行”：激光雷达纳入标配体系
在感知方案上，Rivian没有选择完全贴近特斯拉的路线。现阶段Rivian采用的是“摄像头+毫米波雷达”的组合，为其前融合架构提供高密度原始数据。基于这一基础，Rivian计划在R2车型上将激光雷达列为标配传感器之一，借此引入高精度三维信息与额外冗余通道，把R2车队打造成超大规模“真值数据采集阵列”，持续喂养自动驾驶模型。
RJ Scaringe早在今年10月就公开表达过对激光雷达的坚定态度——在他看来，激光雷达对提升自动驾驶基础模型的构建效率是“明显有利”的。他认为，行业早期围绕LiDAR的争论，与当时的算法和算力限制高度相关：传统模型难以充分利用多传感器数据，不同传感器之间难以做到真正意义上的协同。而如今以大模型为代表的新一代AI系统，能够从更多类型的前端数据中挖掘价值，技术障碍已大幅减弱。
成本曾经是激光雷达大规模上车的“拦路虎”，但Scaringe透露，如今激光雷达从早期动辄上万美元的价格，已经下降到几百美元的量级，这为其进入下一代辅助驾驶系统铺平了道路。更关键的是，激光雷达在某些复杂工况中拥有独特价值：例如在强光眩目场景下，摄像头可能“看不清”，而激光雷达仍然可以获得稳定的距离与轮廓信息，这一点此前也被福特CEO吉姆·法利等人多次强调。
在商业模式上，Rivian计划随着R2车型推出Autonomy+订阅服务，对标特斯拉FSD，但整体定价明显更“亲民”。目前披露的信息显示，Autonomy+买断价格约为2500美元，而FSD的买断价已达到8000美元；订阅模式下，Autonomy+月费约为49.99美元，大致为FSD月费的一半左右。
在摄像头、毫米波雷达和激光雷达构成的多模态感知体系加持下，Rivian规划中的R2硬件平台将具备支持L4级别自动驾驶的能力，为后续软件能力的不断升级预留空间。
座舱侧发力：可完全离线的车载AI助手
在智能座舱方面，Rivian同样把AI作为重点发力方向。Rivian Assistant被定义为下一代车载语音助手，但定位已经远超传统的“语音控制系统”，更接近一个深度嵌入整车电子架构的AI平台。官方计划在2026年初，通过OTA覆盖所有R1系列现有车型和即将上市的R2系列。
在架构设计上，Rivian Assistant将边缘AI与大语言模型打通。一方面，车内集成了Rivian自研的边缘AI模型，可以在不依赖网络的情况下对车辆状态、用户指令和周边环境进行实时理解，提高响应速度和可靠性；另一方面，系统也接入了包括Google Gemini在内的大型语言模型，从而在自然对话、信息检索和复杂推理方面具备更强能力。通过自研的编排层，Rivian把本地推理与云端能力进行了统一调度，在隐私保护与功能丰富度之间做平衡。
Rivian还强调了其“agentic framework”（代理框架）：Rivian Assistant不仅能按指令执行单一任务，还可以在一定范围内“主动帮用户完成事情”。在第三方应用集成方面，Rivian Assistant首批就与Google Calendar打通，用户可以在驾驶中通过自然语言查询日程、导航到下一个会议地点，甚至直接调整行程安排。同时，助手还能深度操作车辆生态，比如根据指令自动完成EV路线规划、选择合适的驾驶模式，或者一口气执行“帮我把除驾驶位以外的所有座椅都加热”这类多步骤操作。
R2车型将配备专门面向AI设计的信息娱乐计算平台，使Rivian Assistant具备“全离线运行”的能力。这意味着，在完全没有网络覆盖的区域，用户依然可以使用大部分语音和智能功能，同时敏感数据都在车端本地处理，无需上传云端，在时延、可靠性与隐私保护方面都有优势。
就国内市场来看，这类座舱AI能力在部分新势力品牌上已经比较常见；但放到北美主流车企环境中，Rivian的这套AI助手方案，相比特斯拉、通用、福特等现有语音系统，确实更具“智能化”卖点。
小结：自研芯片+激光雷达路线，Rivian押注“硬件和算法双升级”
综合来看，Rivian正试图通过三条主线同步补强自己在智能化方面的短板：
底层算力与硬件平台：自研5nm芯片RAP1、第三代自研计算单元以及RivLink高速互连，搭出属于自己的自动驾驶计算平台；
感知与订阅服务：在R2上标配激光雷达，构建多模态感知体系，同时通过价格更具吸引力的Autonomy+订阅模式，对标特斯拉FSD；
座舱智能体验：推出可完全离线运行的Rivian Assistant，补齐车内交互和智能服务能力，提升整体用户体验。
这一整套“芯片+传感器+AI软件”组合拳，既顺应了全球新势力“自研关键芯片与算法”的大方向，也有针对性地修补了Rivian在自动驾驶领域长期落后的短板。
当然，真正的考验在后面：产能爬坡、软硬件量产稳定性、安全冗余设计以及用户实际体验反馈，都将决定Rivian能否借此实现对特斯拉的阶段性“弯道追赶”。从更大视角看，Rivian这次的技术和产品布局，也会对欧美主流车企的智能化节奏产生压力，进而影响全球智能电动车竞争格局的演变。
