当摩尔定律席卷智能电动车行业，技术平权和价格背刺便如影随形。

一方面，芯片算力暴涨但价格同步下降，另一方面，国产供应链的崛起加速了一系列高端配置的普及速度，比如激光雷达和空气悬架，消费者“既要、又要、还要”的需求能以更快的速度、更低的成本被满足。

然而，当平权的曙光降临在新用户身上，留给老车主的往往是背刺的阴影。过去几年，老车主经常要面对新款“配置更高、体验更好、价格更低”的尴尬，心态自然难绷。

这种变化迫使整个行业必须直面一道难题：当技术迭代与换车周期产生严重错位时，车企究竟该如何平衡过去、现在与未来？改变因为快速迭代而普遍存在的“只见新人笑、不闻旧人哭”的背刺现状？

最近，极氪为老款001和009车主启动的智能驾驶系统升级众筹，为这道难题提供了一个现实的参考。

算力枷锁

在智能电动车行业发展初期，车企经常对外兜售一个观点：一辆车通过持续不断的OTA可以做到越用越新，业内习惯把这称为：硬件预埋、软件迭代。

特斯拉最早就给行业打过样，通过OTA，特斯拉在2014年把Model S P85D“狂暴模式”下的百公里加速提升了0.4s，2018年，通过优化算法把Model 3的刹停距离缩短了5.8米，到了2019年，更是一键推送了广受好评的“哨兵模式”。

然而，随着时间推移，人们逐渐意识到，OTA并非万能。尤其在智能座舱和智能驾驶两大核心领域，“算力鸿沟”成为OTA难以跨越的天堑。

早年的汽车座舱，屏幕少、分辨率低、功能单一，基本就是导航和音乐，对芯片算力要求不高，但现如今，情况大不相同：屏幕数量从一块变成多块，分辨率从480p拉升至8k，并且支持3D动画渲染和毫秒级语音响应，生态应用也从最初的地图和音乐，扩展至视频和游戏等，对芯片算力提出了更高的要求。

目前，最新一代座舱旗舰芯片是高通8295P，AI算力达到了60TOPS，是上一代8155的7.5倍，最多可以支持6块4k屏幕同步显示，而再上一代的820A，AI算力基本可以忽略不计。

这种硬件性能上的巨大代差显然无法通过软件OTA弥补，导致的问题就是，老芯片带不动新系统，辅助驾驶系统也是同样的道理。

2022年之前，辅助驾驶系统基本依靠规则驱动，系统基于传感器信号和地图信息执行一些基础指令，比如车道居中和自适应巡航，对芯片算力要求不高。

2018年量产，之后陆续搭载在蔚小理第一代产品上的Mobileye EyeQ4芯片，算力只有2.5TOPS，最多只能做到高速NOA。

然而，过去三年，辅助驾驶行业的技术范式已经发生了革命性变化，能力也实现了质的飞跃。当下的辅助驾驶系统，核心不再是基于程序员手写的“如果-那么”规则，而是基于数据驱动的端到端大模型。

为了提升系统的感知和模型的推理能力，整个系统需要融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达等一众传感器的数据，在虚拟世界中构建一个实时动态的环境模型，并且预测所有交通参与者的意图，最终做出拟人化的决策。

这对于芯片算力、内存带宽、以及系统架构的开放性都提出了更高的要求，今年量产的最新一代英伟达Thor-U芯片，算力达到了700TOPS，是EyeQ4的上百倍，也是上一代英伟达Orin的两三倍。

对于那些搭载了芯片算力不高、系统架构封闭的智能电动车而言，想要通过OTA实现辅助驾驶能力的跨代升级无异于痴人说梦。

但站在老车主的角度思考，当智能辅助驾驶从高速走向城区，体验从可用变成好用时，他们难免也会萌生硬件升级的想法。

“换脑”手术

过去两年，已经有不少国内车企尝试过给智能电动车“换芯”。

比如，为了解决车机卡顿和系统迟滞问题，极氪2022年自掏腰包把极氪001的座舱芯片从820A升级到了8155，赢得了用户的一片赞誉。去年年底，小鹏也完成了一次众筹，老车主花4999元就能把座舱芯片从820A升级为最新的8295，车机流畅度可以提升两倍。

虽然名义上是换芯，但给车换芯不等同于给PC换一块CPU和显卡那么简单，不是有手和螺丝刀就行。

升级座舱芯片的本质是升级整个座舱域控制器，包括SoC、内存、闪存、MCU、电源管理芯片等PCB板上的一系列电子元器件，以满足不同的供电、散热以及数据传输等需求，这是最显性的硬件成本。

除此之外，因为要重写底层代码、驱动程序并且升级操作系统内核，整个软件栈也需要进行大量的测试与验证，适配工程往往需要几个月，这是换芯过程中最大、也最容易被忽略的隐性成本。

然而，和升级座舱相比，升级智驾系统的难度更大、成本更高，主要原因有三点：

第一就是安全等级更高。

座舱芯片通常关乎车机的响应速度、流畅度和功能丰富性，车机故障最多导致卡顿或者黑屏，但通常不会直接引发安全事故。

智驾系统负责环境感知、决策规划和车辆控制，需要和动力、刹车、转向这些关乎行驶安全的执行机构进行大量、高实时性的通信，需要符合最高等级的功能安全标准，任何一个微小的错误都有可能产生安全风险，因此对于工程开发和测试验证的要求极为严苛。

其次就是需要升级替换的硬件更多。

升级智驾系统意味着要更换域控制器，与此同时，也要为这个全新的智驾“大脑”匹配一套更强的感知系统，包括分辨率更高的摄像头，探测距离更精准的毫米波和超声波雷达等。

2024款极氪001辅助驾驶系统更换预拆装画面

因为这些硬件传感器的物理尺寸、数据格式、功耗散热与老款不同，为了确保感知的准确性，以及数据传输的稳定高效，需要对传感器进行重新标定，甚至需要改变车身覆盖件和线束布局，复杂度和工程量直线上升，属于真正的牵一发而动全身。

比如，2024款极氪001升级为千里浩瀚H7辅助驾驶方案，需要拆装的零部件就涉及4大门类共计50多个，除了最核心的辅助驾驶域控单元（ADCU）之外，还包括27个辅助驾驶传感器，以及前风挡、内后视镜、前后保险杠以及相关线束等，单单是更换这些硬件的物料成本就超过了3万元。

智驾升级成千里浩瀚H7需要替换50多个零部件

最后就是算法优化和测试验证。

因为更换了域控制器和一系列传感器硬件，因此，从底层的操作系统和驱动程序，到上层的融合感知、预测、规划和控制算法，车企都需要为“老车新脑”这个特定组合从头开发、调试和优化，确保其可靠稳定，这也是智驾升级背后技术最难、成本最高、耗时最长的环节。

正因牵涉如此之广，极氪001这次单单在售后环节就需要投入至少21个工时。

以上这些数字，不仅量化了“牵一发而动全身”的工程复杂性，也解释了为何大部分车企在面对老车主硬件升级的呼声时会选择望而却步，因为它背后是零件、人力、时间与场地叠加而成的沉重成本。

一次众筹，两种选择

极氪这次推出的辅助驾驶系统升级众筹，直接原因在于Mobileye方案的能力已经到达天花板，这也是极氪老车主目前吐槽的“重灾区”。

搭载于2024款极氪001和009上的EyeQ5H芯片，算力只有48TOPS，而且因为Mobileye采用“黑盒交付”模式，系统极其封闭，导致车企既没法根据中国复杂的路况对感知算法进行针对性优化，也无法通过数据飞轮加速系统迭代。

对于采用Mobileye方案的车型，极氪过去几年已经陆续交付了AEB、LCC、APA等功能，高速领航辅助驾驶系统NZP也完成了对全国主要城市的覆盖，但体验仍然不够“老司机”。

相比之下，极氪自研的千里浩瀚H7系统，搭载了英伟达最新一代Thor-U芯片，算力碾压之前的EyeQ系列，为流畅运行的复杂的端到端大模型提供了算力支撑，相比于Mobileye的打包方案，自研的千里浩瀚H7方案覆盖场景更广，体验更加拟人。

这次系统升级就像是从2G时代一步跨到了5G时代，让老车主看到了智驾系统从“能用”到“好用”的希望，也让外界感受到了极氪的诚意与担当。

因为如果仔细核算硬件、研发、适配与工时等综合投入，极氪此次众筹项目注定“血亏”。

去年，小鹏此前推出的单颗Orin芯片升级至双Orin的方案，定价为19999元；华为在发布2025款问界M9时曾提及计划为2024款车型提供智驾系统升级，但截至目前具体方案仍未正式推出，这些案例都印证了智驾升级背后高昂的技术与物料成本。

小鹏老车主从单Orin升级为双Orin，需要1.99万元

在如此高昂的综合成本面前，极氪此次的众筹定价，几乎可以断定是一笔纯粹的投入，而非盈利性项目。其背后，是极氪为维系用户信任、践行“用户企业”承诺而甘愿承受的战略性亏损。

去年的换代风波让极氪一直被老车主口诛笔伐，经历此事之后，极氪显然更明白坦诚沟通的价值和用户企业的内涵。在正式发起这次众筹之前，极氪广泛听取了用户的建议，而且也在官方微信上对于外界可能的疑问都给出了清晰细致的回答。

作为去年7月份提车的2024款极氪001车主，微博博主“柳三便”过去一年对极氪颇有微词，但在极氪宣布智驾升级方案之后，对极氪又有所改观。

一方面，作为一名频繁跨城出行的脱口秀演员，他的极氪001在不到一年半时间里已行驶近8万公里，因此，一套安全、舒适且高效的智驾系统，对他而言是实实在在的刚需。

另一方面，极氪这次不仅提供了智驾升级的众筹方案，而且还为近30万非千里浩瀚辅助驾驶系统的极氪001、极氪009首任车主提供了专属的权益券，既可以抵扣众筹升级费用，也能在未来换购极氪新车时抵扣2万块现金，使用期限到2030年，长达5年的有效期意味着极氪并不是想借机催用户购车。

极氪发布众筹计划后的用户反应

极氪的这种做法相当于把选择权交给了市场：计划短期内换车的用户，可以将抵扣券用于购买新一代车型；而打算长期持有的用户，则能通过一次性升级，确保未来数年的智驾体验不落伍。

从被口诛笔伐”再到重获信任，极氪过去一年的转变，核心在于它终于认识到：

真正的用户企业，不只是一味地给用户提供最好的产品和技术，也包括当技术代差出现时，主动与老用户共同寻找解决方案，因为在智能电动车快速迭代的洪流中，坦诚沟通、尊重选择、共担成本，才是车企和用户穿越周期的相处之道。

作者：罗松松

编辑：熊宇翔

责任编辑：罗松松

封面图片来自Shotdeck