“電氣化為主導的新的技術路線改變了全球汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展格局,中國的車企開始迅速崛起。在電動化還沒有完成時,智能化的浪潮又來了,以大算力、大數(shù)據(jù)、大模型為主要代表的人工智能開始和汽車融合,人工智能成為驅動汽車變革新的決定性因素?!?月29日,中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉在全球智能汽車產(chǎn)業(yè)大會上說道。
行業(yè)普遍認為,中國新能源汽車行業(yè)已從電動化的上半場,進入智能化的下半場,智能座艙、智能駕駛已經(jīng)取代發(fā)動機、變速箱,成為新能源汽車的核心配置。同時在座艙、智能駕駛之外,人工智能對汽車的影響逐步加大,進入汽車“研、產(chǎn)、供、銷”等多個領域和環(huán)節(jié)。
“傳統(tǒng)的智能化又迎來了以人工智能為驅動的新的汽車智能化,過去的變化還沒有完成,新的變革又要開始,這種疊加的發(fā)展成了汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新常態(tài)?!睆堄纻フf,汽車產(chǎn)業(yè)的技術高地和汽車企業(yè)的戰(zhàn)略競爭支點,正在向AI驅動的智能化快速遷移,過去的競爭力已經(jīng)很難支撐汽車企業(yè)下一步的發(fā)展。
在AI競爭時代,企業(yè)之間比拼的不僅僅是認知、速度,還有實力,因為發(fā)展的門檻越來越高。特斯拉擁有的算力水平是100EFLOPS,是所有車企所擁有的算力的總和。如果在這輪變革中沒有對人工智能給予足夠的重視或者跟不上,不能在算力、芯片、算法上形成核心競爭力,這樣的企業(yè)將失去未來。
此外,數(shù)據(jù)驅動汽車也成為行業(yè)的共識之一,數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心的資產(chǎn)和要素。目前,汽車企業(yè)存在對數(shù)據(jù)挖掘能力不足、對數(shù)據(jù)價值利用不力的情況。
張永偉表示:“訓練軟件、系統(tǒng),靠單一車企的數(shù)據(jù)量是不夠的,AI時代,所有的競爭力都要靠數(shù)據(jù)訓練出來,必須解決規(guī)模化數(shù)據(jù)的問題,這就需要創(chuàng)造我們的機制,促進數(shù)據(jù)匯聚,讓大家能夠按照市場化原則為平臺投入數(shù)據(jù),按照市場化原則使用數(shù)據(jù),解決數(shù)據(jù)目前規(guī)模不大的障礙?!?/FONT>
在數(shù)據(jù)規(guī)模、算力水平和投入力度等幾個人工智能關鍵要素上,中國車企與特斯拉相比有著較大的差距,張永偉建議企業(yè)之間可以形成協(xié)作機制,比如共建數(shù)據(jù)平臺、共享算力等。根據(jù)公開的數(shù)據(jù),三大運營商累計到2024年底,規(guī)劃的算力資源總量也僅是53EFLOPS。
“人工智能時代,汽車企業(yè)缺的不是產(chǎn)能,整車廠數(shù)量不是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要矛盾,汽車行業(yè)最缺的是算力的基礎設施。要完成端到端智能駕駛的研發(fā)和訓練,起步的算力是1EFLOPS,算力上要投入巨資,而且要持續(xù)投入,圍繞著數(shù)據(jù)、算力、算法形成規(guī)?;年犖?。沒有幾千或者是上萬張卡的算力集群,沒有幾千上萬的算法團隊,企業(yè)很難在新的賽道上形成競爭力?!睆堄纻フf,除了建設本土的算力之外,還要加快解決國內(nèi)算力不成熟、配套工具鏈、生態(tài)能力較弱的問題,減少算力在硬件上被“卡脖子”的風險。 |