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聊新能源车，绕不开智驾算力。但算力堆到一定程度，问题就不只是芯片本身了——数据在芯片之间、域控之间怎么搬，越来越像新的天花板。传统铜缆在速率和端口上正在逼近物理极限，超节点从64卡往128卡、256卡扩的时候，铜缆的功耗、延迟和布线难度都在飙升。这时候，光互连这条路最近开始从数据中心往产业端走，也慢慢让汽车行业看到了它的影子。 信号挺密集。WAIC 2026首次给AI光算力设了独立展区和专场论坛，从上游光芯片、中游光模块与CPO光引擎，一直摆到下游光交换超节点，产业链第一次成体系亮相。产品端，光本位科技发布了256×256硅基光计算芯片，单颗晶粒集成65000多个光计算单元；曦智科技在中国独立Scale-up光互连市场占有率达88.3%，已经部署千卡级GPU集群，上海今年6月还启动了国内首个光计算领域省部级重点实验室。 技术上光计算的逻辑很特别：把存储和计算放到同一条光学通路里，大模型参数可以直接存在光计算芯片内部，省掉外部存储与计算单元之间反复搬运的开销，模型权重静态保持时功耗为零。这跟电子芯片"算一次搬一次"完全不同。另一条差异化路线是玻璃衬底加纳米压印，玻璃能绕开传统光刻对芯片尺寸的限制，同面积塞进更多计算单元，光传输损耗还低。迭代节奏也明确，基于256×256芯片的第二代光电融合计算卡，单卡算力从百TOPS级跃到千TOPS级。 回到新能源车。什么时候光会真正上车？短期一定是先从数据中心侧的智驾大模型训练、仿真集群开始，因为那里离光互连的成熟生态最近。中期值得关注的是车载侧的高速数据链路——从摄像头、激光雷达汇聚到智驾域控，再到多域控之间的互联，速率需求一直在往上走。当车载以太网也感受到铜缆速率和端口压力时，"电交换+光互连"融合就可能从数据中心外溢到车上。对做智驾域控、车载电子架构、算力平台的同行来说，提前把光互连的工程经验和技术演进节奏攒起来，等它真的要上车时，才不会被动。
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