“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100 EFLOPS，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)?；瘮?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?！痹跀?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53 EFLOPS,?！叭斯ぶ悄軙r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1 EFLOPS,，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,。(本文來自第一財經(jīng))
免責聲明：本文來自網(wǎng)絡收錄或投稿，觀點僅代表作者本人,，不代表芒果財經(jīng)贊同其觀點或證實其描述,，版權歸原作者所有。轉載請注明出處：http://lequren.com/1122965.html
溫馨提示：投資有風險,，入市須謹慎,。本資訊不作為投資理財建議。
