近两年汽车行业悄然迎来硬件策略的重大转变，各大车企不再疯狂追逐车机、智驾领域的超高算力芯片，告别了此前“算力越高、产品越强”的内卷式堆料竞争。结合某某平台行业快照、车载硬件实测数据与汽车工程研究文献来看，这一转变的核心原因，是国内自动驾驶法规长期锁定L2及L2+级别，车载算力与AI功能早已触达边际效应临界点，继续堆砌峰值算力，无法带来用户体验的有效提升，只会徒增造车成本与硬件冗余浪费。
行业数据直观印证了车载算力的严重冗余问题，成为车企停止堆料的核心依据。相关硬件监测数据显示，当下主流高端车型车载芯片峰值算力普遍突破500至2000TOPS，但日常车机交互、智能驾驶全程的平均算力使用率不足30%，超七成算力资源长期处于闲置状态。在L2级辅助驾驶的法规框架下，车辆仅能实现自适应巡航、车道保持、自动泊车等基础功能，无法落地高阶自动驾驶的全场景决策、主动避险、无人干预通行等算力刚需。即便持续翻倍提升芯片算力，现有功能的响应速度、流畅度、识别精度也不会出现明显优化，完全符合经济学边际效用递减规律。
超高算力芯片带来的硬件负担与成本压力，进一步倒逼车企调整产品策略。高端大算力芯片不仅采购单价高昂，还需配套升级高规格散热系统、高速内存带宽、电源管理模块，多数车型不得不搭载液冷散热结构，直接抬高整车研发与制造成本。行业测算数据显示，车型算力从500TOPS提升至1000TOPS，硬件综合成本涨幅超40%，但用户可感知的体验提升不足10%。这笔额外成本最终会转嫁至终端售价，却无法转化为实际用车价值，对于车企而言，无脑堆算力已然是得不偿失的营销噱头式内卷。
从车载功能落地场景来看，现有成熟算力完全可以覆盖全部L2级别需求，不存在性能瓶颈。目前主流80至200TOPS算力芯片，足以流畅支撑车机多屏联动、语音连续交互、高清影像渲染，以及全速域L2+智能辅助驾驶功能。多数平台实测对比显示，常规算力芯片与两千级超高算力芯片，在日常通勤、城市道路、高速巡航等高频场景中，智驾介入精度、车机操作延迟、系统稳定性几乎无感知差距。车载AI算法的优化上限，早已低于硬件算力的迭代速度，软件适配能力跟不上硬件堆料节奏，成为算力冗余的关键诱因。
如今车企放缓算力迭代节奏，并非技术停滞，而是行业回归理性的必然结果。在L3及以上高阶自动驾驶法规尚未落地的前提下，盲目冲高算力毫无实际意义。当下行业竞争重心，已从单纯的硬件参数内卷，转向算法优化、场景适配、能耗控制与系统流畅度打磨。车企舍弃无效算力堆料，将资源倾斜至软件迭代、功能精细化调校，既能控制造车成本、优化整车能耗，也能真正提升用户日常用车体验，这也是汽车智能化从粗放堆料走向精细化发展的核心标志。
