张永伟:AI时代,汽车行业最缺的是智算的基础设施

钛媒体 韩敬娴
无论是产业的变化、企业自身竞争发展模式的变化,还是市场侧消费者购车决策以及对AI技术态度的变化都已经充分说明——人工智能为主导的智能化竞争力已经成为产业和企业新的发展高地和战略支点。

中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长 张永伟

今年以来,随着“端到端”大模型席卷智驾行业,车圈逐渐迈入“AI新战场”。

“人工智能时代给汽车行业带来最大的变化,就是AI成为驱动汽车变革的新决定性因素。”在9月29日召开的全球智能汽车产业大会上,中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟说道。

在他看来,无论是产业的变化、企业自身竞争发展模式的变化,还是市场侧消费者购车决策以及对AI技术态度的变化都已经充分说明——人工智能为主导的智能化竞争力已经成为产业和企业新的发展高地和战略支点。

进入新的阶段,企业和产业发展的高地和支点都会快速迁移,这个迁移不是口号,而是意味着投入。张永伟指出,“你有多大的投入到新的赛道,是否在算力、芯片、算法上有自己的核心竞争力,这是汽车新的竞争力显著的表现,或者是关键点。”

截至今年,特斯拉的端到端FSD已经累计投入百亿美金;华为自2019年华为智能汽车解决方案BU成立以来,累计研发投入超过300亿元;比亚迪也提出在智能化的领域要投入1000亿;小鹏汽车计划每年投入35亿的AI费用,用于算力建设和数据积累。

趋势在前,车企乃至整个产业要如何打造关键竞争力,张永伟从八个方面进行了解读分析。

第一,在数据的角度,要改变汽车企业对数据挖掘能力不足,对数据价值利用不利的现状,要让数据变成资产,要让资产产生价值;还要解决数据汇聚,解决数据的协同效应。“AI时代,所有的竞争力都要靠数据训练出来,必须解决规模化数据的问题。”

第二,汽车企业要利用模型或者是研发模型,解决汽车“新五域”:一是利用人工智能解决汽车电子电气架构的设计问题,二是利用人工智能融合解决动力问题,三是智能驾驶,四是智能座舱,五是底盘。

而这些部分的发展离不开的最重要的硬件就是芯片。在芯片部分,一方面需要构造本土供应链,另外也要鼓励海外的芯片企业在中国设立研发机构。

第三,发展自主可控的操作系统,发展时间太晚的话,会加重车企做切换、做替换的成本,降低转换可能性。

第四,人工智能时代,汽车企业缺的不是产能,整车厂数量不是产业发展的主要矛盾,汽车行业最缺的是智算的基础设施。“要完成端到端智能驾驶的研发和训练,起步的算力是1 EFLOPS(每秒浮点运算次数),车企都开始投入平均3 EFLOPS的算力。在算力上要投入巨资,而且要持续投入,围绕着数据、算力、算法形成规模化的队伍。”

第五,过去智能驾驶的路线分为两条:单车智能和车路云。进入人工智能时代,这两条路线一定会融合成一条中国特色的智能驾驶融合发展路线。“基于人工智能单车的驾驶水平叫基础能力,是‘基础分’。FSD是端到端,第一个端的来源是汽车自己采集的一端,所以它的数据来源只有一端,相对单一。发展车路云就可以提供路侧和云侧的第二个端,两端输入,一端输出,就会成为中国特色。”

第六,完成这次人工智能与汽车融合战略,完全靠车企是不可能的。中国最大的优势就是,在汽车之外有大量能够给汽车赋能、链接汽车的跨界力量。这些力量在技术、模型、软件、网络,包括硬件,甚至是飞行领域,有足够强的单项能力,这些能力链接到汽车上,就变成汽车的能力。

第七,智能时代在全球都在思考的三个安全问题:数据安全、网络安全、驾驶安全。电动化、智能化会形成更复杂的全球化发展环境,倒逼中国车企,中国的汽车产业要找好全球化发展的新路径。

第八,智能汽车发展到现在,制度创新很关键。比如在安全和数据利用之间如何更好地处理好关系,对于监管、制度来说确实是一个新的挑战。除此之外,还有上路和行驶的法规问题。比如什么样的车在不需要司机干预时能够上路,如果上路了,没有人干预的情况下,交管怎么解决?

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