Rivian押注自研芯片+激光雷达：自动驾驶与体验将如何改写

自动驾驶赛道里，很多公司讲“算法”，但真正拉开差距的，往往是把硬件、软件、数据、以及用户体验当成一个系统来做。Rivian 最近释放的信号很明确：它要在自动驾驶上“下重注”——自研芯片、引入激光雷达（LiDAR），以及若隐若现的 robotaxi（无人出租）野心。

这条路线有意思的地方在于：它既不像 Tesla 那样强烈押注纯视觉与端到端，也不同于很多车企“多供应商拼装”。Rivian 更像是在尝试一条折中但更“系统工程化”的路径——用自研算力平台把多传感器融合、模型迭代、和整车体验捏成一股绳。放在我们这个系列《自动驾驶 AI：Tesla 与中国车企的发展路径对比》中，这正好提供了一个新的对照样本。

Rivian的核心动作：自研硅、LiDAR与更强的“车端大脑”

Rivian 的策略可以概括成一句话：**用更可控的计算平台和更可靠的环境感知，换取更稳定的自动驾驶上限。**这不是“堆料”那么简单，而是决定未来 3-5 年软件能力能不能持续上台阶。

自研芯片不是面子工程，而是为了“持续迭代”

自研芯片（更准确说是自研计算平台/自研硅）最大的价值，是把自动驾驶从“买模块”变成“建平台”。当你依赖通用方案时，算力、功耗、带宽、摄像头/雷达输入的时序、以及安全冗余设计，很多都要向供应商的通用规格妥协。

而自动驾驶一旦进入端到端与大模型时代，真实瓶颈经常出现在很具体的工程细节里：

• 延迟（Latency）：感知-规划-控制闭环慢 50-100ms，体感可能就是“像新手司机”。
• 带宽与内存：多摄像头高帧率输入 + 多传感器融合，数据吞吐会把平台压到极限。
• 功耗与散热：算力上去之后，续航与可靠性会被反噬。
• 功能安全（ISO 26262）：越接近 L3/L4，冗余与故障处理越难“补丁式解决”。

我一直认为：**自动驾驶体验好不好，最终会体现在“这辆车像不像一个稳定的产品”，而不是“像不像一个演示视频”。**自研硅让 Rivian 更容易在这些细节上做长期优化。

引入LiDAR：不是和纯视觉对着干，而是对“确定性”的投资

LiDAR 的争论早就不是“要不要”，而是“你把它当作什么”。如果把 LiDAR 当成替代视觉，那确实会走向昂贵与复杂；但如果把它当成提升系统确定性的传感器，尤其在夜间、逆光、低纹理场景、以及对静态障碍物的距离估计上，LiDAR 仍然很有价值。

更现实的观点是：城市道路的长尾问题，很多不是“看不见”，而是“看见了但不够确定”。

• 视觉能识别路锥，但距离估计波动会影响刹车曲线。
• 雨夜能看到反光标识，但对路边静态物体的置信度可能不稳。
• 工地改道能检测到车道线混乱，但对可行驶区域边界的确定性不足。

LiDAR 在这些场景里提供的是“几何约束”，它让融合系统更容易输出稳定置信度，从而把体验从“偶尔很惊艳”推向“多数时候很靠谱”。

与Tesla对照：端到端纯视觉 vs 多传感器系统工程

把 Rivian 放到 Tesla 的对照系里，你会发现两家在回答同一个问题：**怎样用 AI 把驾驶行为产品化，并且规模化？**但它们的取舍很不同。

Tesla：用端到端与规模数据，把问题变成“学习能力”

Tesla 更像在押注两件事：

1. 端到端学习：让模型直接从感知到控制，减少规则工程。
2. 规模数据闭环：通过车队数据不断训练，解决长尾。

优势是迭代速度快、数据量大、体验统一性强；挑战是对极端场景的可解释性与安全证明更难，而且一旦策略错误，往往是“系统性错误”。

Rivian：用可控算力+LiDAR，换取更稳的安全边界

Rivian 目前传递的信号更接近：

• 把“确定性”做厚：多传感器与更强平台，减少模型对单一输入的脆弱性。
• 把平台可控性做强：自研硅让计算与传感器架构更贴合自家路线。

它的挑战也明显：车队规模远小于 Tesla，数据闭环速度可能慢；同时系统复杂度更高，软硬件协同成本更大。

一句话对照：Tesla 更像“用数据和学习能力逼近人类驾驶”，Rivian 更像“用系统工程把确定性做出来”。两条路都能到终点，但成本结构和体验曲线不一样。

对中国车企的启发：多供应商协同的“隐形成本”正在上升

在中国市场，常见路线是“多传感器 + 多供应商 + 快速上车”。短期很有效：配置拉满、功能列表漂亮、城市 NOA 覆盖迅速。但 2025 年这个节点，行业越来越清楚一个事实：当功能从 L2+ 走向更高强度的日常使用，系统的隐形成本会迅速浮出水面。

隐形成本1：体验一致性与“惊吓率”

用户不会按工程团队的方式评价系统。TA 只记得两件事：

• 顺不顺（跟车、变道、汇入匝道是否果断）
• 吓不吓（突然刹车、误判、犹豫不决）

多供应商的典型问题是：感知、定位、规划各自优化，最后在车上打架。结果就是“功能可用但性格分裂”。

隐形成本2：OTA节奏被硬件与供应链锁死

当你的核心算力平台、关键传感器、以及中间件都由不同伙伴主导时，OTA 变成“协调会议”。更麻烦的是，一旦要上更大的模型、更高频的感知输入，硬件边界会提前到来。

Rivian 自研硅的意义就在这里：它是在为未来 2-3 轮模型升级预留空间，而不是只为当下功能达标。

隐形成本3：安全证明与责任边界更难闭环

越接近 L3，越绕不开：

• 何时接管、接管是否充分提示
• 系统失效如何降级
• 事故责任如何定义

系统越碎片化，责任链越长。用户不关心你用了谁的模块，只会认为“这是这辆车的问题”。

从自动驾驶到Robotaxi：真正的“用户体验革命”是交互方式变了

robotaxi 的意义，不只是商业模式（按里程计费），而是它会把汽车 UX 从“驾驶辅助”推向“移动服务”。当车不再需要你持续掌控方向盘，用户体验的主战场会明显变化：

体验重点从“驾驶表现”迁移到“信任与可预期”

robotaxi 用户最在乎的不是 0-100 加速，而是：

• 到达时间是否可预期（ETA 稳不稳定）
• 行为是否可解释（为什么绕路、为什么减速）
• 是否让人安心（不急刹、不贴边、不过度冒险）

这要求 AI 输出不只是控制信号，还要输出可被理解的“意图表达”。我见过最有效的做法是把意图具象化：例如“即将并线”“前方行人密集减速”“寻找更安全的左转窗口”。

座舱AI会成为robotaxi的“客服与管家”

当车里没有司机，座舱 AI 要承担一部分司机职责：确认上车人身份、路线确认、异常处理、以及安抚情绪。对车企来说，这意味着自动驾驶团队与座舱团队不能再各干各的。

一个可落地的设计清单是：

1. 行程确认的双通道：语音 + 屏幕确认，避免误识别。
2. 异常情况的固定剧本：封路、临停、接管请求、远程协助入口。
3. “沉默但在场”的提示：不打扰，但关键时刻出现。

Rivian 一旦真走向 robotaxi，这些“服务型 UX”会比单纯的车道居中更决定口碑。

车企该怎么抄作业：三条可执行的产品与技术建议

把 Rivian 的动作翻译成“可执行的路线图”，我更推荐三条：

1）先定义“体验指标”，再选技术路线

不要只写功能清单，写指标。比如：

• 城市跟车纵向加速度波动（舒适性）
• 变道决策时间（犹豫会让用户不信任）
• 每 100 公里需要用户干预次数（可用性）
• 突发制动的“惊吓率”（体验底线）

体验指标一旦定下来，你会更清楚该不该上 LiDAR、该不该自研芯片、该不该压端到端。

2）把“数据闭环”当成产品的一部分来设计

数据闭环不是后台流程，而是前台体验：

• 用户一键标记“刚才不对劲”（低摩擦反馈）
• 系统自动打包关键片段（触发式采集，而不是全量）
• OTA 后给出变化说明（建立信任）

3）用平台化架构对抗复杂度

如果走多传感器路线，就要承认复杂度上升，并用平台化去驯服它：

• 统一时间同步与标定策略
• 统一置信度表达（让各模块说同一种“概率语言”）
• 统一降级策略（失败时行为一致）

这也是自研硅最适配的地方：把平台做成“模型可持续升级”的容器，而不是一次性交付。

2026往前看：自动驾驶竞争会从“能不能跑”变成“跑得像产品”

Rivian 通过自研芯片、LiDAR、以及对更高级自动驾驶的暗示，释放了一个行业信号：自动驾驶不再只是功能，而是汽车软件与用户体验的核心叙事。这和我们系列主题完全一致——Tesla 的端到端路径与中国车企的多传感器协同，本质都是在争夺“谁能把 AI 更好地变成日常体验”。

如果你在做智能驾驶、座舱、或整车软件产品，我建议你用一个更“残酷但有效”的问题来校准方向：当用户连续 30 天每天都用，你的系统会更像一个成熟产品，还是更像一套不断需要解释的实验功能？

下一篇我会更细地拆：当车企开始自研硅与大模型上车，组织结构与交付方式要怎么变，才能把“算法能力”真正落到“体验稳定性”上。