距离华为春季发布会（3 月 28 日）还有 15 天，深圳坂田的实验室里，一枚代号 “昇腾 X9” 的 AI 芯片正在进行最后调试。这颗专为 “万物智联” 设计的车规级芯片，将首次搭载于智界 S7 的升级版 —— 据内部测试，其算力密度比上一代提升 300%，可同时处理 20 路激光雷达数据，助力 L4 级智驾在复杂路况下实现 10ms 级决策。
华为的野心不止于车。3 月 3 日 MWC25 发布的 AI 核心网，已暗藏 “芯片 + 系统” 的协同密码：基于昇腾系列芯片的边缘算力节点，正与鸿蒙 4.0 深度绑定，在深圳某智慧园区实现 “摄像头 - 路灯 - 垃圾桶” 的毫秒级联动 —— 当摄像头识别到老人摔倒，路灯自动调亮，垃圾桶弹出紧急呼叫按钮，整套流程无需云端介入。这种 “端边协同” 的底层，正是华为去年突破的 N+1 制程工艺（中芯国际代工），在 16nm 成本下实现 7nm 等效算力。
2 月的巴黎人工智能行动峰会上，华为轮值董事长徐直军的演讲直击要害：“全球 90% 的 AI 算力浪费在通用芯片上，而中国正在定义‘场景专属’的算力标准。” 数据佐证着这一判断：问界 M9 搭载的车载芯片，针对城市 NOA 场景优化后，算力利用率比英伟达 Orin 提升 47%，单车算力成本下降 62%。这种 “反向定制” 思维，让国产芯片在 2024 年拿下国内智能汽车 38% 的市场份额（盖世汽车数据）。
更值得关注的是生态闭环。在成都某电子厂，搭载昇腾芯片的质检机器人，通过鸿蒙原生应用实现 “边训练边迭代”，瑕疵检测精度 99.2%，而训练成本仅为云端方案的 1/8。这种 “芯片 - 系统 - 应用” 的垂直整合，正是国产阵营对抗英伟达 “通用芯片 + CUDA” 生态的撒手锏 —— 截至 2025 年 Q1，鸿蒙智联设备突破 12 亿台，覆盖 200 + 行业场景。
三、4 月峰会剧透：从 “跟跑” 到 “领跑” 的算力竞赛4 月的上海世界人工智能大会，将成为国产芯片的阅兵场。据知情人士透露，华为将发布新一代 “盘古 AI 芯片”，专为大模型推理设计，支持动态能耗调节，在 1024TOPS 算力下功耗仅 75W。同期，寒武纪、壁仞等厂商也将推出车规级、边缘端新品，形成 “高中低” 算力矩阵。
对比英伟达 GTC 2025 的 “水冷革命”，国产芯片选择更务实的路径：在广州某港口，亿咖通与黑芝麻智能合作的自动驾驶方案，基于国产芯片实现全场景 80TOPS 算力覆盖，设备成本比国际方案低 40%，已出口至东南亚 6 国。这种 “够用就好” 的场景哲学，正在改写全球 AI 芯片的竞争规则 —— 巴黎峰会《可持续 AI 声明》中，中国提出的 “算力能效比” 指标被纳入核心条款，而美国因坚持 “绝对性能优先” 拒绝签署。
四、万物智联的 “中国芯” 时刻当余承东在 10 月宣布鸿蒙跨过 16% 生死线，背后是国产芯片的集体突围：昇腾芯片支撑着 1.5 亿鸿蒙原生应用，地平线征程 6 芯片助力 L3 级智驾量产，天数智芯的 7nm 通用 GPU 打进互联网大厂。这些 “硬核” 的背后，是场景倒逼的技术创新 —— 智界 S7 的泊车代驾功能，让芯片厂商必须吃透停车场的 1000 + 种复杂场景；问界 M9 的百变空间，迫使芯片架构师重新设计多屏交互的算力分配。
2025 年的春天，AI 芯片的战场已从云端转向边缘，从通用转向专用。3 月 28 日的华为发布会，或将揭晓 “万物智联” 的最后一块拼图 —— 不是追求算力的绝对值，而是让每一颗芯片，都精准匹配场景的心跳。正如巴黎峰会上中国代表团的表态：“我们不做算力的‘军备竞赛’，而是要让 AI 像水电一样，普惠到每个角落。”
