Rivian押注自研芯片与激光雷达：自动驾驶AI如何改写车内体验

自动驾驶这件事，很多公司讲的是“功能清单”，Rivian最近讲的却更像“底层账本”。CEO RJ Scaringe在对外表态中明确：Rivian会把车辆“越来越多地交给机器来开”，并且为此押上三张牌——自研硅芯片、激光雷达（LiDAR）、以及对未来Robotaxi的暧昧暗示。

这不是一段公关式的愿景，而是一个很现实的信号：**自动驾驶的竞争焦点，正在从“谁的算法更聪明”，转向“谁能把硬件、软件、数据、成本和体验打包成可规模化的产品”。**对做汽车软件、智能座舱、用户体验的人来说，Rivian的路线选择其实很有参考价值——它在某些点上更像中国车企的“多传感器+供应链协作”，在某些点上又试图靠自研走向类似Tesla的“强一体化”。

本篇作为《自动驾驶 AI：Tesla 与中国车企的发展路径对比》系列的一部分，我想借Rivian这次“加码自动驾驶”的信息，讲清三件事：为什么自研芯片会影响用户体验、为什么LiDAR重新变得重要、以及Robotaxi为何会反过来逼迫整车软件架构升级。

Rivian的信号很明确：自动驾驶要从“功能”变“系统能力”

Rivian这次最值得注意的点不是它要做自动驾驶，而是它强调了“怎么做”：通过自研计算平台（custom silicon）来承载感知与规划，通过LiDAR增强对环境的确定性，并把能力推向更高阶的自动化，甚至给Robotaxi留了口子。

这背后隐含的判断是：**L2/L2+的体验差距，已经不只来自模型，而来自“稳定、可控、可量产”的系统工程。**用户在意的不只是“能不能开”，而是：

• 会不会频繁退出、接管提示是否清晰
• 夜间、雨雾、逆光、施工等复杂场景是否可靠
• 车道居中、跟车、变道是否丝滑，是否让人紧张
• 更新后会不会变好，还是“越更越玄学”

这些问题的答案，往往由“硬件冗余+算力预算+传感器策略+软件架构+验证体系”共同决定。Rivian把自研芯片和LiDAR摆在台面上，意味着它更关注可预期的上限与可持续的体验一致性。

自研芯片不是炫技：它直接决定“自动驾驶体验的帧率与稳定性”

自研芯片对普通消费者听起来很远，但对体验来说很近。自动驾驶体验的“丝滑感”，本质上是端到端延迟、抖动（jitter）、以及异常回退策略的综合结果。

为什么“算力”会变成“体验”

同样是“自动辅助驾驶”，有的车让人松弛，有的车让人紧绷，原因之一是计算平台带来的差异：

• 感知帧率不足：目标检测更新慢，车会出现“犹豫式”跟车与变道
• 多传感器融合延迟高：车对突然插入、切入的反应像“慢半拍”
• 规划与控制频繁打架：加速、刹车、方向修正来回抖，乘坐舒适性变差

自研芯片的价值在于：车企可以围绕自己的算法链路定制加速单元、内存带宽、功耗与热设计，让关键路径更可控。更现实的一点是——成本结构也更可控。当你想把高阶能力下放到更走量的车型时，供应商通用方案的单车成本往往会卡住规模化。

这点上，Rivian在向Tesla学习，也在向中国车企靠拢

• 像Tesla：追求软硬一体化，减少“黑盒供应商”导致的迭代束缚，把体验与能力定义权抓回自己手里。
• 像中国车企：更愿意把“硬件冗余”放进体系（例如LiDAR的路线），追求更稳定的场景覆盖与可交付性。

我更倾向于一个判断：未来3-5年，主流车企会把“自研芯片/自研域控”当成高阶智能的入场券，不一定每家都能做到完全自研，但至少会做到“深度定制+软件栈自控”。

LiDAR回到牌桌：不是宗教之争，而是“交付确定性”

LiDAR过去几年一直被拿来和纯视觉路线对比，讨论常常变成“信仰战”。但站在量产和体验角度，问题其实很朴素：你要用什么方式，把“可用、好用、少惊吓”的体验交到用户手里？

LiDAR最直接的价值：降低“感知不确定性”

在真实道路里，影响体验的不是常规场景，而是边缘场景：夜间逆光的行人、无标线的施工路段、雨雾造成的对比度下降、黑色车辆与背景混在一起……

LiDAR提供的不是“更聪明”，而是更稳定的几何测距与障碍物轮廓。它往往能：

• 减少误检/漏检导致的突然制动
• 提升对静止障碍物、低对比度目标的可靠性
• 让系统更早、更平滑地做出减速与绕行决策

对用户体验来说，这些收益很“体感”。你可能说不清它用了什么传感器，但你会感觉到：车更像一个老司机，而不是一个考试机器。

中国车企为什么更偏爱“多传感器”

在中国市场，多传感器（摄像头+毫米波雷达+超声+LiDAR）的组合被广泛采用，原因不只是技术偏好，还有交付逻辑：

• 城市道路复杂度高（电动车/两轮车/行人混行），对稳定性要求更苛刻
• 用户对“买到就能用”的期待更强，容忍度更低
• 车企更愿意用硬件冗余换取更快的功能落地和口碑

Rivian把LiDAR摆上桌面，其实是在向这套“交付优先”的思路靠近：先把确定性做出来，再谈规模化迭代。

Robotaxi的暗示不只是商业故事，它会反向逼整车软件升级

Rivian提到Robotaxi的意味很强：这不是说它明天就要下场做网约车，而是表明它在为更高自动化等级做准备。这里有个很多人忽略的点：一旦自动驾驶要进入“运营”，整车软件的要求会陡然升级。

从“卖给个人”到“交付运营”：软件要能被管理

Robotaxi场景对“可控性”和“可运维性”的要求远高于家用车：

• 故障自诊断：传感器脏污、遮挡、失准要能自动识别并降级
• 远程运维与日志闭环：每次接管、每次异常都要形成可追溯的证据链
• 安全冗余策略：不仅要“能开”，还要“能安全地停下来”
• 一致的体验标准：不同城市、不同车队、不同软件版本要保持可预测

这会迫使车企把车辆当成“云端可管理的计算终端”，从电子电气架构到数据闭环能力都要补课。

这也会影响座舱体验：从“功能入口”到“信任建立”

很多人把自动驾驶和座舱分开看，但我认为它们在未来会绑得更紧：

• 自动驾驶需要座舱提供清晰的状态解释（为什么减速、为什么不变道）
• 需要更好的接管交互（触发条件、提示时机、触达方式）
• 需要把“可用范围”讲清楚，减少误用

一句话：自动驾驶做得越强，越需要座舱把“信任”做得更可视化。

对比Tesla与中国车企：Rivian的路线可能走向“混合体”

把Rivian放进《自动驾驶 AI：Tesla 与中国车企的发展路径对比》的坐标系里，它看起来像一个“混合体”。

• 在组织与平台层面：它想更像Tesla——用自研芯片把关键能力握在手里，形成持续迭代的效率。
• 在传感器策略上：它更像中国车企——用LiDAR提升交付确定性，让体验更稳定，降低用户心智负担。

我个人的立场很明确：**2026年前后，市场会奖励“体验稳定、可解释、可持续升级”的方案，而不是单点指标最好看的方案。**在这个前提下，混合路线并不丢人，反而可能更接近量产现实。

企业落地的三条可执行建议（做产品/做软件的人更该看）

如果你在做智能驾驶、座舱或整车软件，这三条特别实用：

1. 把“延迟预算”写进体验指标：别只看mAP、接管率，明确感知-融合-规划-控制的端到端延迟目标，并对抖动做约束。
2. 把“可解释交互”当成安全功能：状态机、提示策略、接管文案、HMI优先级要和自动驾驶团队一起定义，不要最后拼装。
3. 用运营思维做数据闭环：哪怕你不做Robotaxi，也要按“车队运营”标准建设日志、回放、灰度、A/B与回滚机制。

一句好用的内部共识：“自动驾驶不是功能，是一套可运维的系统能力。”

读者常问：自研芯片+LiDAR是不是就一定更安全、更好用？

答案很直接：不一定，但更容易做出“可交付的稳定性”。

• 自研芯片解决的是算力、成本、功耗与迭代节奏问题；如果软件栈、验证体系和数据闭环跟不上，体验一样会翻车。
• LiDAR提升的是几何确定性；如果融合策略粗糙、标定与清洁维护不到位，也会带来误判或过度保守。

真正拉开差距的通常是：工程纪律（验证与安全策略）+数据闭环效率（问题发现到修复的速度）+产品定义（哪些场景先做到“好用”）。

下一步怎么判断一家公司自动驾驶“是否靠谱”

如果你想在2025-2026这个时间段更理性地看待自动驾驶能力，我建议用三个问题去筛：

• 它能不能说清楚自己的硬件-软件一体化策略？（算力、传感器、架构）
• 它有没有成熟的灰度发布与回滚机制？（出问题能否快速止损）
• 它是否把接管交互与信任建立当作产品主线？（不是“能用就行”）

这些问题，比“最高时速多少、是否无图、能不能零接管”更能预测真实体验。

自动驾驶AI的终点不只是一段更长的“放手时间”，而是让车真正变成一个可靠的智能伙伴。Rivian这次押注自研芯片、LiDAR和更高阶自动化，释放的信号是：下一轮竞争会更像系统工程，也更像用户体验的长期运营。

如果让你选一条路线：更激进的端到端纯视觉，还是更稳妥的多传感器融合？你更愿意把信任交给哪一种“可解释的可靠”？