Xiaomi D100: Eigen chip voor autonoom rijden, klaar voor L3-implementatie

Na merken als NIO (NIO), XPeng (XPeng), Li Auto (Li Auto) en BYD (BYD) heeft nu ook een andere Chinese autofabrikant zijn eigen chip voor autonoom rijden gepresenteerd.

Een paar dagen geleden lanceerde Xiaomi (Xiaomi) drie chips: de Xuanjie O3, O100 en D100. De D100 is specifiek een AI-chip met hoge rekenkracht voor autonoom rijden. Het is de eerste binnenlandse chip voor autonoom rijden die is gebaseerd op een 3nm-proces. De chip beschikt over een 20-core krachtige CPU, een 16-core NPU met hoge rekenkracht, ondersteunt tot 160 GB geheugen en maakt de lokale implementatie van grote modellen met 200 miljard parameters mogelijk.

Op dit moment zijn de Xiaomi SU7- en YU7-modellen allemaal uitgerust met NVIDIA (NVIDIA)-chips, die een hoge rekenkracht van 700 TOPS bieden. Dit overtreft het gemiddelde in de sector en is voldoende om geavanceerd autonoom rijden te ondersteunen. Waarom investeert Xiaomi dan toch enorme bedragen om vanaf nul een eigen chip voor autonoom rijden te ontwikkelen?

Zelfontwikkelde chips cruciaal voor L3-tijdperk

Op 25 augustus 2026 werd een herzien ontwerp van de Verkeersveiligheidswet ingediend bij de 24e vergadering van het Permanent Comité van het 14e Nationale Volkscongres voor eerste beraadslaging. Dit ontwerp bevat “speciale bepalingen voor autonome voertuigen”, waarin wordt vastgelegd dat als een verkeersveiligheidsovertreding plaatsvindt terwijl de autonome rijfunctie is geactiveerd, de fabrikant of importeur van het autonome voertuig aansprakelijk wordt gesteld.

Eerder lanceerden meerdere ministeries, waaronder het Ministerie van Industrie en Informatietechnologie, de Staatsadministratie voor Marktregulering en de Standaardisatieadministratie van China, gezamenlijk de “Veiligheidseisen voor Autonome Rijsystemen van Intelligente en Verbonden Voertuigen” (GB 44721—2026). Deze regeling definieert een uniforme veiligheidsbasislijn voor producten voor autonoom rijden en wordt op 1 juli 2027 officieel geïmplementeerd.

Alle tekenen wijzen erop dat autonoom rijden op L3-niveau zich snel verplaatst van testfase naar commerciële implementatie.

Op productniveau voorzien vrijwel alle nieuwe topmodellen van de meest vooraanstaande autofabrikanten al in een hardwareplatform dat is gericht op L3-autonomie. Waarnemingssensoren, ‘steer-by-wire’, dubbele redundantie van ‘brake-by-wire’ en rekenplatforms met hoge rekenkracht worden opeenvolgend in voertuigen ingebouwd, in afwachting van beleidsversoepeling om L3-functies via OTA te ontgrendelen.

Zo is de recent gelanceerde Xianjie G9 gebouwd op een architectuur voor autonoom rijden op L3-niveau. NIO, XPeng en Li Auto zijn allemaal voorbereid op een upgrade naar L3-autonoom rijden door gebruik te maken van een rekenplatform met een maximale rekenkracht van meer dan 2.000 TOPS, gekoppeld aan krachtige sensoren.

NIO, Li Auto en XPeng, de autofabrikanten waarvan de technologieën voor autonoom rijden worden erkend als tot de top van de sector behorend, hebben zonder uitzondering hun topmodellen uitgerust met zelfontwikkelde chips voor autonoom rijden. Onder de traditionele autofabrikanten investeren BYD en Geely (Geely) ook fors in de ontwikkeling van dergelijke chips.

Het vooraf inbouwen van L3-hardware drijft de productiekosten per voertuig direct op. In het verleden ging de concurrentie op het gebied van geavanceerd autonoom rijden over “heb je het of niet”, maar nu draait het om de vraag of de kosten na grootschalige implementatie kunnen worden verlaagd. Door de Xuanjie D100 op dit moment te lanceren, streeft Xiaomi er in de eerste plaats naar om onafhankelijke en controleerbare kosten te realiseren.

Bij externe inkoop stapelen de kosten zich laag voor laag op: chipinkoop, domeincontrollers en ondersteunende toolchains. Dit maakt het moeilijk om de hardwarekosten van het slimme rijden-domein te verlagen. Wanneer Xiaomi zijn eigen chips voor autonoom rijden ontwikkelt, kan het chips, domeincontrollerhardware en de onderliggende BSP-software integreren, waardoor de toeslag van tussenliggende leveranciers wordt verminderd.

Als het verkoopvolume van voertuigen in de toekomst toeneemt, zullen de kosten voor de rekenkracht van het autonome rijden per voertuig verder worden verlaagd, wat meer ruimte biedt voor de voertuigprijs. Xiaomi kan dan comfortabeler zijn, zowel bij het volledig uitrusten van topmodellen met voldoende capaciteiten als bij het implementeren van geavanceerd autonoom rijden in midden- en lagere segmentmodellen.

Ten tweede, als er chips van derden worden gebruikt, moet het algoritmeteam van de autofabrikant veel aanpassings-, kwantificerings- en destillatiewerk verrichten, de algoritmische logica aanpassen aan de chiphardware-architectuur, en kan de efficiëntie van veel operatoren niet worden gemaximaliseerd.

Met de Xuanjie D100 kan Xiaomi de NPU-eenheid ontwerpen rond de operatoren, de gegevensstroom en de geheugentoegangskarakteristieken van zijn eigen XLA end-to-end grote model voor autonoom rijden. Hierdoor worden afleidingen van grote modellen, wereldmodeloperaties en multi-sensorfusie allemaal op hardwareniveau optimaal ondersteund, wat de latentie vermindert en de energie-efficiëntie verbetert.

Dezelfde set algoritmes voor autonoom rijden, draaiend op de native aangepaste zelfontwikkelde chip, zal een zichtbaar verschil in daadwerkelijke operationele effect hebben vergeleken met een poort naar een algemene chip. Vooral in L3-scenario’s zijn de eisen aan beslissingslatentie en systeemstabiliteit veel hoger dan bij L2+-rijhulpsystemen. De diepe koppeling van hardware en algoritmen is een belangrijke basis om de veilige werking van L3 te waarborgen.

Alleen werken aan algoritmes op een hoger niveau staat gelijk aan het bouwen van een huis op andermans fundament. Het onderliggende iteratieritme en de bovengrens van hardwarecapaciteiten zijn afhankelijk van externe leveranciers. Na de ontwikkeling van eigen chips kan Xiaomi de complete onderliggende laag beheersen. De iteratie van autonoom rijden zal niet langer worden beperkt door de updatecyclus van externe chips, en nieuwe algoritme-innovaties kunnen onmiddellijk op hardwareniveau worden doorgevoerd, waardoor een moeilijk te repliceren barrière ontstaat.

Is de Xuanjie D100 de laatste schakel voor Xiaomi’s autonome rijden?

Op 28 december 2023 kondigde Lei Jun, tijdens het Xiaomi Automotive Technology Launch Event, aan dat de technologie voor autonoom rijden van het merk tegen eind 2024 tot de top van de sector zou behoren. Destijds was de eerste auto van Xiaomi, de SU7, nog niet gelanceerd.

Meer dan twee jaar later heeft Xiaomi’s HAD (Highly Automated Driving) intelligente rijtechnologie meerdere OTA-updates ondergaan. De NOA (Navigate on Autopilot) op snelwegen is volwassen en stabiel, de stedelijke NOA presteert steeds beter, en het end-to-end grote model is breed uitgerold naar gebruikers. Eén van onze collega’s van Leitech/Dianchetong nam zijn Xiaomi SU7 in ontvangst en reed er direct mee naar de trajecten waar geassisteerd rijden is toegestaan.

Op het internet worden bedrijven als XPeng, Huawei (Huawei), Li Auto en NIO echter nog steeds erkend als de top op het gebied van autonoom rijden. BYD is, door zijn “dubbele terugval van parkeren en stedelijke pilootassistentie”-service, vergelijkbaar met de topbedrijven in de publieke opinie.

Wat Xiaomi Automotive betreft, is het grootste kenmerk tot op heden nog steeds “rijprestaties”. De komst van de Xuanjie D100 heeft de leemte in rekenkrachthardware opgevuld, maar het is niet het laatste puzzelstukje voor Xiaomi’s autonome rijden, slechts de belangrijkste basis.

Met zelfontwikkelde chips kan Xiaomi allereerst een complete gesloten lus van hardware- en software-integratie realiseren. De hele keten, inclusief chipdefinitie, onderliggende driver, operatoraanpassing, algoritme op een hoger niveau, on-board afleiding, terugkoppeling van testgegevens op de weg en simulatietraining, wordt volledig zelf beheerd.

Het algoritmeteam kan nieuwe modelvereisten direct terugkoppelen aan het chipteam. De hardware dient het algoritme, en het algoritme benut op zijn beurt het potentieel van de hardware volledig, waardoor de iteratie-efficiëntie aanzienlijk zal verbeteren. Dit is ook het pad dat Huawei, XPeng en NIO hebben gevalideerd.

Ten tweede zullen zelfontwikkelde chips het implementatiepotentieel van autonoom rijden op L3-niveau vrijgeven. L3 stelt strenge eisen aan functionele veiligheid, dubbele redundantie, foutdegradatie en parallelle afleidingen van meerdere modellen. Hoewel extern ingekochte chips ook redundantieschema’s kunnen realiseren, vereisen veel veiligheidsfuncties veel secundaire ontwikkeling van autofabrikanten. Wanneer Xiaomi in de toekomst L3-modellen lanceert, hoeft het de beveiligingsarchitectuur niet langer te “repareren” bovenop algemene chips van derden.

Opgemerkt moet worden dat Xiaomi de specifieke rekenkracht van de Xuanjie D100 niet heeft bekendgemaakt. Dianchetong (ID: dianchetong233) speculeert dat de rekenkracht van een enkele chip tussen de 700 TOPS en 1.000 TOPS ligt, op hetzelfde niveau als de XPeng Turing en BYD Xuanji A3.

De chip is echter slechts de basis, wat niet betekent dat de capaciteit voor autonoom rijden automatisch zal worden geüpgraded. Om de kracht van de Xuanjie D100 volledig te benutten, moet nog vele hindernissen worden genomen, zoals voertuigspecificatiecertificering, grootschalige verificatie nadat de chip is teruggekeerd, ontwikkeling van domeincontrollerhardware, verfijning van software-BSP, diepgaande poort van XLA-grote modellen en grootschalige verificatie door wegtests.

De Xuanjie D100 lost het probleem op van “het hebben van een zelfontwikkelde rekenkrachtbasis”, maar de continue evolutie van waarnemingsalgoritmes, de accumulatie van enorme hoeveelheden echte weggegevens, de verwerkingscapaciteit van extreme ‘long-tail’-scenario’s en de gezamenlijke optimalisatie van de uitvoeringslaag van het voertuigchassis vereisen nog steeds veel tijd om te verfijnen. De lancering van de zelfontwikkelde chip is een nieuw startpunt voor Xiaomi om de top van autonoom rijden te bereiken, niet het einde.

Gezien het feit dat Xiaomi Automotive eens in de twee jaar een update uitbrengt, zal de nieuwe SU7 dit jaar (2026) worden gelanceerd, en zal de Xuanjie D100 waarschijnlijk volgend jaar (2027) zijn debuut maken in de nieuwe YU7-serie modellen. De nieuwe modellen van de SU7 en Pengcheng-serie zullen de Xuanjie D100 mogelijk pas in 2028 kunnen gebruiken. Uiteraard sluit Xiaomi niet uit dat het volgend jaar meerdere modellen met ‘zelfontwikkelde chipversie’ urgent zal lanceren, of de chips voor autonoom rijden van reeds gelanceerde modellen zal vervangen door de Xuanjie D100.

Zelf ontwikkelen of inkopen: het dilemma van autofabrikanten

Toonaangevende binnenlandse autofabrikanten hebben gezamenlijk een golf van zelfontwikkelde chips in gang gezet. NIO, XPeng, Li Auto, BYD, Geely en Xiaomi zijn allemaal de sector ingestapt om chips voor autonoom rijden te ontwikkelen. Tegelijkertijd heeft NVIDIA zijn grote model voor autonoom rijden, Alpamayo, open-source gemaakt, waarbij de basismodelgewichten, het simulatiekader en automatische annotatietools voor de sector zijn opengesteld. Hierdoor kunnen autofabrikanten secundaire fijnafstemming en destillatie uitvoeren op basis van de open-source basis, wat de onderzoeks- en ontwikkelingsdrempel van grote modellen voor autonoom rijden aanzienlijk verlaagt.

Enerzijds streven autofabrikanten ernaar om diep in de onderliggende laag te duiken, en anderzijds stellen chipexperts hun modelcapaciteiten op een hoger niveau open voor externe partijen, in een poging om dieper met autofabrikanten samen te werken.

Zelfontwikkelde chips voor autonoom rijden zijn een bodemloos putje van geldverbranding. Van IP-selectie, architectuurontwerp, ‘tape-out’, voertuigspecificatiecertificering tot softwarestackontwikkeling, de investering begint bij miljarden yuan en vereist een chipteam van duizenden mensen om continu te investeren.

Alleen toonaangevende autofabrikanten met een jaarlijkse verkoop die een bepaalde schaal bereikt, kunnen de enorme onderzoeks- en ontwikkelingskosten verdelen. Voor een groot aantal tweederangs onafhankelijke merken en joint venture-autofabrikanten is de verhouding tussen input en output van zelfontwikkelde chips ernstig uit balans, wat economisch niet haalbaar is. Voor hen blijft het aankopen van volwassen commerciële chips, gekoppeld aan open-source of externe modellen voor autonoom rijden, de meest efficiënte route.

Bovendien is er een cyclus in de chipontwikkeling. Het duurt vaak drie tot vier jaar vanaf de projectgoedkeuring tot de chip in het voertuig is geïnstalleerd, en er bestaat een risico op mislukking van de technische route. Zelfs toonaangevende autofabrikanten hanteren over het algemeen de dual-track-modus van “externe inkoop + zelfontwikkeling”, zoals NIO en Geely.

Daarom is Dianchetong van mening dat extern ingekochte chips niet zullen verdwijnen, maar dat hun positionering fundamentele veranderingen zal ondergaan, van “de enige hoofdkracht” naar “een van de gediversifieerde oplossingen”. Het volledig opgeven van externe inkoop is voor de overgrote meerderheid van autofabrikanten geen realistische optie.