Rivian押注自研芯片+激光雷达：自动驾驶UX的新分水岭

2025 年年底，自动驾驶的竞争点正在从“谁的宣传更猛”转向“谁能把体验做稳、做久”。Rivian CEO RJ Scaringe 公开强调的方向很明确：自研硅片（custom silicon）+ 激光雷达（lidar）+ 更高等级自动驾驶，甚至还暗示了未来对“类 Robotaxi 能力”的兴趣。这个组合听起来偏技术，但它最终会落在一个用户每天都能感知到的结果上：车到底好不好开、敢不敢放手、有没有把你当成实习司机。

这篇文章放在《自动驾驶 AI：Tesla 与中国车企的发展路径对比》系列里看，价值更大：Rivian 的路线既不像 Tesla 那样极致“软件优先、视觉为主”，也不同于很多中国车企常见的“多传感器 + 多供应商 + 生态联动”打法。它更像第三种样子：把硬件底座抓在自己手里，再用 AI 去做可控的体验迭代。

一句话立场：**自动驾驶 UX 的分水岭，不是“能不能跑”，而是“在边界场景里能不能让人安心”。**Rivian 的硬件押注，就是冲着这个去的。

Rivian为什么要“往硬件里走”？核心是把体验的上限抬高

Rivian 选择自研芯片和引入激光雷达，本质是在回答一个现实问题：当你想把辅助驾驶做得更像“自动驾驶”，单靠软件堆功能很容易撞上天花板。天花板通常来自三类限制：算力、传感器可靠性、以及系统端到端延迟。

自研芯片：不是为了省钱，是为了“掌控节奏”

自研硅片的吸引力不在于硬件本身多酷，而在于它能让车企做到三件事：

1. 算力与模型匹配：把神经网络推理（例如 BEV、Occupancy、规划网络）做成更高效的算子和内存访问路径，降低延迟。
2. 功能节奏可控：不用等通用芯片路线图和供货周期，关键能力（例如更高帧率、更大模型）可以按产品节奏推进。
3. 体验一致性更强：同一代平台上，传感器、计算、热管理、功耗策略统一设计，更容易把“抖动、延迟、误报”压到用户无感。

我见过很多辅助驾驶做得“看起来很强”的车，一到拥堵并线、夜间雨雾、施工改道就开始频繁接管。问题往往不在某个单点算法，而在算力预算、时延链路、传感器退化后的策略。自研芯片最大的意义，就是把这些“系统级问题”往可控方向拉。

激光雷达：Rivian要的是“可解释的安全冗余”

行业里对 lidar 的争论从没停过，但用户体验角度看，激光雷达最直接的价值是：

• 在低照度、逆光、部分遮挡等条件下，提供更稳定的几何信息
• 在一些边界场景里降低误判概率（例如静止障碍物、异形物体、临时路障）
• 让系统更容易做“保守但不突兀”的决策（少一点猛刹，少一点犹豫）

这不是说“有 lidar 就一定更安全”，而是说：当系统要对用户负责时，多一种高可靠信号源，能把体验从‘刺激’拉回‘安心’。而“安心”恰恰是高阶辅助驾驶商业化最稀缺的货币。

对比Tesla：软件优先能跑得快，但UX稳定性要付更多账

把 Rivian 的动作放到 Tesla 的对照系里看，会更清楚。

Tesla的优势：数据闭环与端到端速度

Tesla 的强项是：

• 车队规模带来的数据采集与回灌效率
• 端到端/更一体化的模型迭代速度
• “视觉为主”的成本与部署一致性

这条路的确能跑得很快，尤其在“功能展示”和“快速版本迭代”上很占便宜。

代价：边界场景的解释与冗余更难做“让人放心”

用户体验的痛点往往出现在：

• 系统行为难以解释（为什么突然降速/变道/犹豫）
• 环境退化时（雨雪雾、夜间眩光）需要更强的鲁棒性
• 传感器单一时，对异常目标的确认成本更高

Rivian 走“自研芯片 + lidar”的路线，是在用更重的硬件投入，换取更稳定的感知底座，从而在 UX 上更容易做到“少惊吓”。

可引用观点：辅助驾驶的口碑不是靠 10 次顺利建立的，而是被 1 次惊险摧毁的。

对比中国车企：多传感器不难，难的是“供应链协同把体验磨平”

中国市场这几年在智能驾驶上很卷，常见组合是：多摄像头 + 毫米波雷达 + 超声波 +（部分车型）激光雷达，再加上高通/英伟达/地平线等不同平台，以及多家算法/地图/定位供应商协同。

中国路线的长处：落地快、覆盖广、生态融合强

• 城市场景适配能力强（尤其是本地道路规则与“复杂人车混行”的数据积累）
• 座舱生态与手机/语音/服务联动快（用户能感知到“聪明”）
• 供应链成熟，车型覆盖广，价格带下探明显

真正的难题：系统工程与体验一致性

多供应商协作容易出现三类 UX 问题：

• 版本碎片化：同一功能在不同车型、不同算力平台上表现不一
• 标定与时延链路复杂：传感器融合、时间同步、网络传输、推理、规划控制的端到端时延难“磨平”
• 责任边界模糊：出了问题到底是传感器、融合、规划还是控制？定位慢就影响迭代速度

Rivian 的策略更接近“把关键底座做成一体化”，减少协同摩擦。对用户来说，一体化的直接好处是：体验更一致，更新更可预期。

“提示Robotaxi”意味着什么？不是立刻做运营，而是做能力储备

很多人听到 robotaxi 会第一反应是“Rivian要下场做出行平台”。我更倾向于把它理解成：以 Robotaxi 的能力要求倒推乘用车自动驾驶架构。

Robotaxi级要求，会倒逼三件事

1. 极低接管率的目标：不是“能用”，而是“长时间不用你管”。
2. 可运营的安全体系：包含冗余、故障降级、远程诊断、事件回放、合规流程。
3. 可规模化的成本结构：算力、传感器、线束、热管理都要在量产上成立。

即使 Rivian 不立刻做运营，朝这个标准设计，也会让乘用车上的辅助驾驶更“像个产品”，而不是“像个演示”。对用户体验来说，这类能力储备最实在的体现通常是：更少的突发接管、更稳定的跟车、更克制的变道。

对用户体验（UX）的实际影响：从“功能堆叠”到“信任曲线”

对普通车主而言，自动驾驶 AI 的好坏不在参数表，而在一条“信任曲线”上：你从 0% 信任到愿意每天用，需要系统在关键场景持续给出正确反馈。

更好的UX，通常长这样

• 不抢方向、不乱加减速：控制更平顺，乘客不晕
• 能看懂人类意图：对加塞、礼让、施工绕行不僵硬
• 出错时姿态更“像老司机”：保守但不突兀，提前提示而不是惊吓

硬件（算力与传感器）提供“看得更清楚、算得更快”，软件（模型与策略）决定“做得更像人”。Rivian 的投入逻辑是：先把底座拉高，再用软件把细节磨出来。

车企团队可以直接拿去用的3个落地建议

如果你在做智能驾驶或智能座舱产品，我建议用这三条检查你的路线是否能做出“可长期使用的体验”：

1. 把端到端时延当成体验指标：从采集、同步、推理到执行，给出明确预算（例如 100ms、150ms 级别），并且每次 OTA 都要回归。
2. 把“退化策略”写成产品文案：雨雾夜间怎么做、传感器异常怎么做、地图缺失怎么做。用户不怕系统能力有限，怕的是你不说清楚。
3. 建立“惊吓事件”专项机制：把用户最讨厌的行为（猛刹、犹豫、贴边、抢道）当成专项 KPI，优先级高于“通过率”。

读到这里，你该怎么判断一辆车的智能驾驶路线是否靠谱？

最简单的判断方法不是问“有没有 lidar”“是不是端到端”，而是问三个更接地气的问题：

• 它的失败模式是否可预期？（你能不能猜到它什么时候需要你接管）
• 它的体验是否一致？（同样路段、不同天气、不同速度是否稳定）
• 它的迭代是否可验证？（每次 OTA 是更稳了，还是更敢了）

Rivian 这次“加码自研芯片 + lidar”的信号，说明它在把筹码压在“可解释的冗余 + 可控的系统工程”上。这条路不会最轻松，也不一定最便宜，但它更接近我认为能建立长期口碑的方向。

系列文章会继续把这三条路线放在一起对比：Tesla 的软件速度、中国车企的生态与本地化、以及像 Rivian 这种硬件一体化的稳态打法。接下来最值得关注的是：当高阶辅助驾驶进入规模交付期，用户愿意为哪一种“安心感”买单？