日前,同济大学教授朱西产在研讨会上表示,对中国汽车厂商而言,谁能率先在云端算力上建立优势,谁就有机会在行业洗牌中掌握话语权。进入智能化深水区后,算力成为决定车企竞争力的新变量,云端算力越高,企业在自动驾驶训练等中的效率就越高。根据公开资料,截至今年 8 月底,特斯拉云算力居全球首位,吉利星睿智算中心 2.0 在中国车企中排名第一。朱西产认为,算力之战将至少持续 3~5 年。
每经记者|孙桐桐 每经编辑|裴健如
「对中国汽车厂商来说,谁能率先在云端算力上建立优势,谁就有机会在下一阶段的行业洗牌中掌握话语权。」 日前,同济大学教授、汽车安全技术研究所所长朱西产在一次内部研讨会上如此表示。
实际上,在智能汽车领域,车端算力和云端算力常被行业提及。车端算力用 TOPS 来衡量,负责车辆在行驶过程中的实时感知和决策;云端算力则用 EFLOPS 来衡量,对应的是超算平台的能力,主要用于训练复杂的人工智能模型。
在朱西产看来,全球汽车市场已触顶,销量不再是唯一的衡量指标。进入智能化深水区后,算力正在成为决定车企竞争力的新变量。云端算力越高,企业在自动驾驶训练、智能座舱迭代和大模型推理中的效率就越高,迭代速度也就更快。
算力之战将至少持续 3~5 年
值得注意的是,车端算力和云端算力并不是简单的 「谁强谁弱」,而是分工不同——车端算力要保证低延时和稳定执行;云端算力则承担庞大的数据训练和模型迭代。
例如,在高阶智驾领域,云端算力水平至关重要。因为智能驾驶的本质是 「云端训练——车端部署——数据回传——再训练」 的循环。车辆采集到的真实路况数据会回传到云端,经过反复训练后形成更强大的模型,再通过 OTA 更新下发到车端。这个闭环跑得快不快,取决于云端算力够不够强。
此外,业内热议的 「世界模型」(一种模拟真实物理环境的大模型,用来训练自动驾驶甚至机器人系统),对算力的要求更是成倍提升。是否能支撑这种大模型的训练,已经成为车企进入下一轮竞争的门槛。
由此可见,云端算力已成为衡量一家车企能否立足未来的关键指标,自然也是各大车企角逐的重点。
根据公开资料,汽车企业对云端算力的储备参差不齐。截至今年 8 月底,特斯拉的云算力大约 100EFLOPS,居全球首位;引望的云算力约 32EFLOPS,排名第二;吉利星睿智算中心 2.0 的算力达到 23.5EFLOPS,在中国车企中排名第一,已经跻身全球第一梯队。
即便是在以智能化为核心竞争力的新势力阵营中,车企的云端算力储备也仍有提升空间,不少车企的云算力都集中在 8EFLOPS 至 12EFLOPS 这一区间。
「这场算力之战至少还要打 3~5 年,目前大部分车企公布的算力数据都在 5EFLOPS~10EFLOPS。」 朱西产认为,在这场长跑中,吉利率先跑到前列,这种领先的意义远大于短期的销量数字。
电动化与智能化应齐头并进
在云端算力上,吉利之所以能够领先,得益于其长远的战略规划和技术积累。自 2021 年起,吉利汽车意识到其电动化转型困境,加速补齐 「三电」 短板,成功开发出神盾电池、安全电池包、超级电混等核心技术,并应用于新车型,持续提升新能源渗透率。
与此同时,吉利没有将智能化放在所谓 「 下半场」,而是坚持电动化与智能化齐头并进。
吉利汽车集团 CEO 淦家阅表示,他在 2021 年启动 「 智能吉利 2025」规划,提出构建 「 一网三体系」的全域智能化架构,即打造一张覆盖芯片、操作系统、大数据的科技生态网络,同步建立智能科技的研发体系、产品体系、运营体系。
在智能化方面,吉利汽车逐步进入收获期。今年年初,吉利发布了行业首个智能汽车全域 AI 技术体系,并陆续将全域 AI 融入智驾域、动力域、底盘域。
图片来源:每经记者 孙桐桐 摄
3 月,智驾域的千里浩瀚辅助驾驶系统正式发布,统一集团的智驾解决方案;6 月,动力域的 AI 云动力 2.0 发布,为用户出行匹配最优策略,实现节能、智能、性能、安全的用车体验;8 月初,底盘域的 AI 数字底盘首发量产上车,实现从传统的 「机械执行」 向数字化 「主动控制」 跨越,提升了舒适性与安全操控能力;8 月 20 日,吉利宣布将聚焦 「一个座舱」 战略,通过统一的 AI OS 架构、统一的 AI Agent(人工智能体) 与统一的用户 ID,实现 AI 座舱 「All in One」,打造实现 「人——车——环境」 自主协同的智慧空间,并宣布未来将不再开发不具备 AI 能力的传统智能座舱。
与此同时,吉利还将 AI 深入到产品研发、生产、售后服务等全链路环节,以实现全场景的智能体验。
正如乘联分会秘书长崔东树所说,他反对将产业简单分为 「 电动化上半场、智能化下半场」的说法,电动化远未到 「 功成身退」之时,当前全球新车仍有 80% 是燃油车,电动车仅占 20%。燃油车占比从 80% 降到 50% 以下将是漫长的过程,智能化应当贯穿汽车发展全过程,与电动化协同并进,而非有先后之分。
他预计,未来很长一段时期,燃油车 (含混动) 和电动车将并存发展,AI 技术则将全面赋能汽车,从架构优化到自动驾驶,实现全产业链的效率提升。
文章转载自 每经网