定制化算力破局，再驱智驾产业全速跃升！
2026.03.02
2026 年全球 L4 自动驾驶商业化落地迈入关键量产阶段，特斯拉首款无方向盘自动驾驶出租车 Cybercab 日前于美国得州超级工厂正式量产下线，这款专为全无人运营打造的车型，以纯视觉感知、端到端神经网络系统重构车载算力与控制体系，成为全球智驾产业技术突破的重要标志。
而在国内，智驾产业发展同样势如破竹，多款 L4 级自动驾驶车型先后量产交付，百度萝卜快跑、小马智行、文远知行等企业已在 20 余城开展商业化试运营，千台级车队即将落地北上广深等核心城市，国内智驾产业正以技术自主化、量产规模化、场景多元化的发展态势，与全球同台竞技。
Photo by: Tesla
针对当下自动驾驶路测面对的0~55℃极端温度、5~10KG 振动冲击、高湿度的复杂使用环境，超集信息为我国某头部自动驾驶企业，打造了专属液冷散热与硬件防护体系，从技术底层保障设备稳定运行。
方案采用冷板式液冷 + 封闭式集成设计，针对工控设备 CPU、GPU 等关键热源进行定制化液冷板贴合，实现热源热量的直接、高效传导，同时融合风冷与乘用车空调系统形成三重散热闭环，打破传统风冷在车载封闭空间的散热瓶颈，确保设备在车辆行驶过程中始终维持在核心工作温度，彻底规避高温引发的算力降频、元器件老化等问题；
所有设备出厂前均经过多轮高 / 低温循环检测、极端环境压力测试，累计无故障运行测试时长超 5000 小时，满足自动驾驶路测 24 小时不间断工作的核心指标，同时将设备运行噪音严格控制在 55dB 以内，完全不影响车内研发人员的驾乘与操作体验。
方案采用全维度加固减震设计，从结构设计到细节防护形成多重保障：工控设备外框采用高强度合金材质打造一体化加固结构，提升整机抗冲击能力；内部 CPU、GPU、内存、硬盘等关键元器件均增设独立缓冲避震模块，有效吸收路面颠簸带来的 5~10KG 振动冲击，规避硬性碰撞造成的元器件损坏；针对车载场景线材易脱落的痛点，专门设计线束专属固定结构，对电源线、网络线、数据传输线等进行分层、分段固定，从源头杜绝车辆行驶过程中因线材松动、脱落引发的设备故障，保障数据采集与计算传输的连续性，适配城市道路、山区道路、乡村道路等全路况路测需求。
针对自动驾驶研发海量数据处理、超高峰值算力需求的行业痛点，方案打造高性能 X86 架构异构算力平台，实现算力性能的跨越式提升。
硬件层面，平台采用 Intel Xeon/AMD EPYC 最新一代高端处理器与 NVIDIA 旗舰GPU芯片的黄金组合（同步支持全国产化算力平台），构建多核心、高带宽的异构计算体系，理论FP16/FP8 计算性能相较传统车机芯片提升数十倍，可轻松承接 L4 级自动驾驶单车每小时 10-20TB 的多源数据处理需求，高效支撑 500-2000TOPS 的峰值算力输出。
针对摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多传感器采集的环境感知数据、位置数据、道路结构数据，平台可实现海量数据的快速解析、融合处理与实时反馈，在处理相同量级路谱采集数据的条件下，计算时间较现有车机芯片缩短几十倍，大幅提升自动驾驶道路模型的训练效率、推理速度与数据更新频率，为车企智驾模型的快速迭代提供核心算力支撑。
超集信息的核心优势，更在于强大研发能力支撑下的全维度高密定制化能力，可根据不同车企的车型结构、算力需求、路测场景、安装布局等个性化需求，实现从硬件到系统的深度定制开发。
· 在硬件集成层面，可根据乘用车车内空间特性，进行算力模块的高密集成与布局优化，最小化车内空间占用，同时保障设备散热与操作便捷性；在液冷系统层面，可根据不同算力配置的热源分布，定制化设计液冷板尺寸、管路走向与散热功率，实现散热效率的最优匹配；
· 在系统对接层面，可深度适配车企现有智驾数据采集系统、模型训练平台，实现软硬件的无缝对接与数据的高效传输，大幅降低车企部署成本与适配周期。
此外，方案还支持根据车企研发阶段的算力需求变化，进行算力模块的灵活扩容与升级，兼具实用性与扩展性，全方位满足车企从路测数据采集到模型训练、实车部署的全流程算力需求。
上：CPU冷板仿真 下：GPU冷板仿真
从技术研发到场景落地，从硬件设计到定制化服务，超集信息车载液冷工控设备解决方案以抗高温、扛颠簸、高算力、强定制的核心特性，成功破解自动驾驶研发的三大核心痛点，已为多家车企提供定制化算力解决方案，助力其实现路测算力效率提升、智驾模型训练周期缩短、路测设备故障率大幅降低。
未来，超集信息将持续深耕自动驾驶车载算力领域，以技术创新为核心，不断优化液冷散热与异构算力技术，完善定制化服务体系，为车企 L4 级自动驾驶技术的商业化落地提供更加强劲、可靠的算力支撑，推动自动驾驶从特定场景走向全域普及，助力中国汽车产业向智能化、网联化高质量升级！
