揭秘 Tesla AI5 與三星合作：新一代晶片對電動車發展有咩實質影響？

Tesla 最新 AI5 晶片效能大揭秘：比現存型號快 40 倍，對自動駕駛發展有咩啟示？

Tesla AI5 晶片正式亮相

喺電動車同人工智能技術發展迅速嘅年代，自動駕駛系統嘅運算能力已經成為各大車廠競爭嘅核心。Tesla 行政總裁 Elon Musk 近期透露，Tesla 研發中嘅新一代人工智能定製推論晶片（Inference Chip）—— AI5，目前已經完成設計階段。根據 Musk 喺 2025 年 10 月舉行嘅第三季投資者電話會議入面指出，呢款由三星（Samsung）參與相關技術同代工概念嘅新晶片，喺部分效能指標上，將會比目前廣泛應用於 Tesla 車款嘅 AI4 晶片強大高達 40 倍。雖然具體實裝到量產車嘅時間表依然未有最終定案，但呢個消息已經引起科技界同汽車業界嘅高度關注。

AI5 晶片如何改變 Tesla FSD 系統

自動駕駛系統要做到精準同安全，背後非常依賴龐大嘅數據分析同即時運算能力。自從 Tesla 喺 2020 年首次推出全自動駕駛（Full Self-Driving，簡稱 FSD）測試版以嚟，呢套系統已經成為 Tesla 產品生態圈入面最核心嘅賣點之一，亦係唔少車主選擇該品牌嘅主要原因。經過多次系統更新，工程團隊不斷修復漏洞、增加新功能，並提升整體可靠性。現時嘅 FSD 系統甚至已經能夠喺部分路況下完成橫跨美國嘅駕駛旅程而無需人類介入，呢個成就喺幾年前依然被認為係遙不可及。

從 AI4 到 AI5 嘅效能大爆發

隨住 AI5 晶片嘅出現，Tesla 預期會為 FSD 系統帶嚟更巨大嘅效能提升。目前應用緊嘅 AI4 晶片（即 Hardware 4.0）喺 2023 年 1 月開始搭載於量產車上，至今已經運作咗大約三年時間。雖然 Musk 強調現有嘅 AI4 晶片效能，其實已經足夠令 FSD 達到遠超人類駕駛者嘅安全水平，但研發 AI5 嘅主要目的，係為咗突破現有硬件嘅運算上限，為未來更複雜嘅運算預留空間。

喺最近嘅社交平台帖文入面，Musk 分享咗一張已經完成製造嘅處理器圖片，並證實 AI5 嘅設計階段已經圓滿結束。而且廠方計劃會大量生產呢款晶片，除咗供應畀旗下電動車使用之外，剩餘嘅產能亦會部署喺 Tesla 嘅數據中心入面，支援後台龐大嘅 AI 運算需求。

模型參數激增：由 10 億邁向 100 億

硬件效能嘅天花板往往限制咗人工智能模型嘅規模。工程師如果想利用更複雜、參數更多嘅 AI 模型嚟處理突發路況或者進行更細緻嘅決策，就必須有更強大嘅處理器作為基礎。Tesla 最近推出嘅 FSD 14.3 版本，建基於大約 10 億參數嘅模型，已經成功令系統反應時間加快 20%，並提供更平順嘅駕駛體驗。

而車廠目前正積極開發擁有 100 億參數嘅 FSD v15 版本。要流暢運行呢類呈幾何級數增長嘅龐大模型，AI5 晶片高達 40 倍嘅效能躍升就顯得極之重要。因為就目前情況而言，Tesla 嘅自動駕駛系統距離完美依然有一段路程，駕駛者仍然需要時刻保持警覺並監督系統運作。AI5 嘅強大運算能力，將會成為系統進一步減少人為介入、邁向完全自動駕駛嘅關鍵鑰匙。

實用資訊與資料整理：自動駕駛晶片同市場比較

為咗令讀者更清晰理解呢次技術升級嘅背景同潛在影響，以下整理咗關於 Tesla 自動駕駛晶片發展、人工智能參數概念，以及各地區應用現況嘅相關實用資訊。

乜嘢係 FSD（全自動駕駛）同 AI 推論晶片？

全自動駕駛（FSD）係 Tesla 開發嘅高級駕駛輔助系統。雖然名字叫「全自動」，但目前依然處於需要駕駛者監督（Supervised）嘅階段。系統依賴車身四周嘅鏡頭收集視覺數據，然後交由車載電腦處理。

而 AI 推論晶片（Inference Chip）就係車載電腦嘅大腦。與負責「訓練」人工智能嘅大型伺服器晶片不同，推論晶片嘅主要任務係喺毫秒之間，將已經訓練好嘅模型應用於現實環境，作出即時嘅駕駛決策，例如煞車、轉向或者加速。因此，推論晶片需要具備極高嘅運算速度同極低嘅延遲率。

模型參數（Parameters）點解咁重要？

喺人工智能領域，模型嘅「參數」數量通常代表住系統理解複雜環境同作出準確判斷嘅能力。簡單嚟講，參數可以理解為大腦神經元之間嘅連結數量。模型參數越多，系統能夠學習同處理嘅路面細節就越豐富。Tesla 計劃將模型參數由 14.3 版本嘅 10 億，大幅增加到 v15 版本嘅 100 億，意味住系統將可以應付更罕見嘅「邊緣案例」（Edge Cases），例如突然衝出馬路嘅動物、形狀不規則嘅障礙物或者極端惡劣天氣下嘅路面標記。

Tesla 自家研發晶片發展簡史

• Hardware 2.5 / 3.0： 早期 Tesla 依賴 Nvidia 嘅晶片，後來為咗更好配合自家軟件架構，決定自行研發定製晶片。Hardware 3.0（即第一代自家 FSD 晶片）喺 2019 年大規模應用，奠定咗 Tesla 視覺神經網絡運算嘅基礎。
• Hardware 4.0 (AI4)： 喺 2023 年推出，支援嘅鏡頭解像度大幅提升，運算能力比上一代強大，現時已經成為 Tesla 出廠車輛嘅標準配置。
• Hardware 5.0 (AI5)： 現已完成設計。根據市場消息，呢款晶片很大機會繼續採用三星（Samsung）嘅先進製程技術進行代工。效能宣稱比 AI4 提升達 40 倍，主要為下一代過百億參數嘅 AI 模型而設。

三星代工嘅角色與半導體供應鏈

喺今次新聞入面，AI5 被外媒普遍冠以「Samsung AI Chip」嘅稱號，突顯咗三星喺 Tesla 供應鏈入面嘅重要地位。設計一款強大嘅定製推論晶片只係第一步，要將設計轉化為實體矽片，需要依賴先進嘅半導體製造工藝。三星作為全球頂尖嘅晶圓代工廠之一，一直與 Tesla 保持住緊密嘅合作關係。過往嘅 Hardware 3 同 Hardware 4 都有三星參與生產嘅身影。

預計喺 AI5 嘅製造過程中，三星會運用更細納米級別嘅製程技術。先進製程不僅可以喺相同體積嘅晶片上容納更多電晶體，從而實現 Musk 所講嘅「40倍效能提升」，同時亦能夠有效控制耗電量同發熱問題。對於電動車嚟講，晶片嘅功耗直接影響車輛嘅續航距離，因此高效能兼具低功耗嘅晶片設計，係車廠同代工廠共同需要克服嘅重要技術挑戰。

華人地區嘅自動駕駛發展與限制

雖然晶片技術不斷突破，但要真正體驗無人駕駛，仲需要配合各地嘅法規同基建發展。

香港： 目前香港運輸署對自動駕駛技術採取相對審慎嘅態度。主要法例容許具備高級輔助駕駛系統（ADAS）嘅車輛喺路面上行駛，但駕駛者必須時刻將雙手放喺軚盤上並保持專注。至於高度自動駕駛系統，目前主要喺特定測試路段或者科學園等封閉區域進行試驗。

蘿蔔快跑獲准跨入東涌：香港自動駕駛邁向「無人化」嘅關鍵一步？

百度旗下自動駕駛平台「蘿蔔快跑」獲運輸署批准，將路測範圍由機場島擴展至東涌及欣澳，全長達43.2公里。今次擴區標誌住自動駕駛技術由封閉樞紐正式跨入核心社區。本文將深入分析今次技術升級嘅三大重點、自動駕駛喺香港面對嘅路面挑戰，以及對未來公共交通體系嘅長遠影響。

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• 台灣： 台灣同樣積極推動自動駕駛測試，並設立咗專門嘅封閉測試場地（例如沙崙智慧綠能科學城）。法規上亦容許特定條件下嘅道路測試，但一般市售車輛仍然受到嚴格規範，駕駛者絕對不能完全放手。
• 中國內地： 內地喺自動駕駛領域發展非常迅速，多個城市（例如深圳、北京、廣州）已經開放指定區域，容許無人駕駛的士（Robotaxi）進行商業營運。各大國產電動車品牌如小鵬（Xpeng）、蔚來（NIO）亦積極推進自家嘅城市導航輔助駕駛功能，對 Tesla 嘅 FSD 形成直接競爭。

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• 新加坡： 新加坡政府對自動駕駛技術持開放態度，並喺多個公共區域進行自動駕駛小巴同的士嘅測試。相關法規框架亦相對完善，被視為推動自動駕駛技術落實嘅先驅地區之一。

晶片換代對現有及潛在車主嘅啟示

每當科技產品有重大硬件更新，消費者最關心嘅往往係過渡期嘅影響。對於現時已經擁有配備 AI4 晶片 Tesla 嘅車主嚟講，其實無需過度憂慮。正如 Musk 提到，AI4 嘅效能已經足以應付超越人類駕駛安全水平嘅 FSD 運算需求。未來一段長時間內，車廠依然會透過雲端更新（OTA）去優化 AI4 嘅表現同駕駛體驗。

不過，對於正在考慮購入電動車嘅消費者嚟講，呢個資訊就提供咗一個值得評估嘅考慮點。AI5 嘅推出意味住未來 Tesla 嘅旗艦車款將會具備更強大嘅「抗過時能力」（Future-proofing）。如果消費者追求嘅係體驗最頂尖、能夠流暢運行 100 億參數甚至更龐大 AI 模型嘅自動駕駛體驗，密切留意 AI5 晶片正式投產同裝車嘅時間表，將會係一個理性嘅規劃。科技產品嘅硬件迭代速度極快，了解晶片嘅發展路線圖，有助大家根據自身嘅換車週期同預算，作出最合適嘅安排。

總結：技術進步同實際應用嘅距離

Tesla AI5 晶片嘅出現，標誌住車載硬件喺運算能力上嘅又一次大躍進。由 10 億參數向 100 億參數邁進嘅過程中，車廠必須為未來更複雜嘅 AI 模型預留充足嘅硬件空間。雖然 AI5 晶片具體應用於新車嘅日期依然係未知之數，而目前嘅 FSD 系統亦未達到完全無需人類監督嘅級別，但硬件效能嘅大幅度提升，無疑為未來自動駕駛技術嘅普及奠定咗堅實嘅基礎。無論係對於關注電動車發展嘅讀者，抑或係科技行業嘅從業員，AI5 晶片嘅後續發展、量產進度以及實際路面表現，都係一個非常值得持續觀察嘅重要科技趨勢。