Waymo披露了其面向Robotaxi的5nm定制芯片及车载计算架构。在自动驾驶最关键的实时计算环节，Waymo选择自行设计芯片；但在整套硬件体系上，仍延续与外部供应商合作的模式。

据Decrypt当地时间20日 报道，Waymo表示，这款自研定制ASIC主要负责对摄像头、激光雷达和雷达等传感器数据进行实时处理，并将结果输入AI系统。该芯片算力可达每秒1000万亿次运算。

从此次披露的信息来看，Waymo正在把自动驾驶系统中最核心的传感器数据处理与融合能力收拢到自研芯片上。Waymo认为，软硬件结合越紧密，越有利于降低时延、提升效率，因此其工程资源重点投向实时传感器融合和前向机器学习相关能力。

不过，Waymo并未自研整套车载计算系统。AMD、Micron、NVIDIA、Samsung Electronics、SanDisk、Socionext、TSMC等厂商仍在其硬件体系中承担供应角色。Waymo表示，自研芯片将与外部厂商提供的CPU、GPU、加速器、内存和存储等组件结合使用，并根据不同任务进行搭配。

这并不意味着上述企业会立即获得大额新订单或带来明显的业绩增量。Waymo尚未披露各家供应的具体部件、合同规模及预计采购量，因此仅凭此次发布，仍难判断其对特定半导体厂商业绩的实际影响。

Waymo强调，其车载计算系统更看重响应速度、耐久性和冗余能力。自动驾驶系统需要以毫秒级速度处理传感器信息，因此硬件必须适应路面振动、极端温度和长时间连续运行环境。受车内空间限制，整套系统还进行了小型化设计，并尽量减少噪声传入座舱。若主计算系统出现故障，备份系统可以接管相关功能，整体采用多计算单元并行架构。

Waymo称，过去8年其车载计算性能提升了20倍。虽然模型训练和仿真的相当一部分工作仍在数据中心完成，但车辆在实际行驶中的即时决策必须在车端完成；如果将传感器数据传回云端处理，网络时延和连接不稳定都可能影响实时响应。

在整体技术路线方面，Waymo更接近“自控关键差异化环节、但不自研全部处理器和存储”的模式。尤其是在最新的第六代驾驶系统中，Waymo简化了传感器配置，并将更多处理任务转移到定制芯片上，以在保留多种感知方式的同时，降低硬件复杂度和成本。

第六代系统计划适配多个车型平台。专用Robotaxi车型Ohi将率先搭载该系统，同时这一平台也被设计为可集成至现代汽车Ioniq 5。

在产能方面，Waymo也在推进扩张。公司计划在美国亚利桑那州梅萨工厂具备每年实现数万辆自动驾驶汽车集成的能力，但这属于潜在产能，并不代表当前实际产量。

目前，Waymo已在10多个城市运营约4000辆汽车，每周完成约50万次付费乘车服务。Ohi车型将首先在旧金山、菲尼克斯和洛杉矶向部分用户开放，随后再扩展至其他市场。

从产业链角度看，最终影响仍取决于Waymo Robotaxi车队规模的扩大。随着车辆数量增加，单车所需的车载计算硬件需求也可能同步上升。不过，在部件构成、单价和采购承诺均未公开的情况下，AMD、NVIDIA、Micron、Samsung Electronics、SanDisk、Socionext、TSMC等供应商各自能够受益多少，现阶段仍无法确认。