计算能力基础设施已成为与汽车公司竞争的新高地。 2025年上海汽

在上海举行的第21届上海国际汽车行业展览会（2025上海汽车展览会）上，汽车情报已成为家庭和国外参展商的普遍重点。人工智能技术（AI）的快速复发和技术突破也引起了自动化行业的共鸣，这使智能助理驾驶从高端市场转移到主要市场，这成为赢得消费者青睐的重要组成部分。自去年以来，车辆市场竞争的重点已经从价格转变为情报，并且竞争变得越来越激烈。中国电动汽车一百人协会发布了“自动智能开发报告（2024）智能驾驶”的报告，他们认为先进的智能驾驶（辅助驾驶）通过了“第一任”时期，并且高速NOA（驾驶）和Urban NOA诸如基本P的功能很受欢迎大米范围为100,000至200,000元。预计到2025年底，与2024年上半年相比，NOA的乘用车渗透率将达到20％，几乎是双倍。如果它是训练大量数据，计算能力的演变，理解功能的成就和改善用户的体验，那么它就无法与计算机的安全基础架构分开。 国内汽车技术的系统总监最近表示，目前，复杂的城市情况是最难开发的，所有企业都很难构建和培训VLM模型（视觉语言模型），这需要一个巨大的云计算关于力量和数据培训成本。今年年初，特斯拉的智能辅助驾驶（FSD）运营正式在中国市场上启动。特斯拉在明智的辅助驾驶中成为全球领导者之一的原因是特斯拉的深入积累，对计算能力领域的巨大投资已经做出了不可逆转的贡献。据美国媒体报道，特斯拉部署到德克萨斯超级工厂的Cortex超级计算机集群包括50,000 GPU，预计一年中将扩大到100,000，将全球五个AI培训群排名排名前五。马斯克本身曾经在社交媒体上透露，这10万GPU是NVIDIA的H100和H200芯片。同时，特斯拉的Dojo超级计算机还带来了10％的智能辅助驾驶培训训练，而新一代Dojo超级计算机的计算强度将比上一代高10倍。协调G到统计，一些中国汽车制造商（例如Geely和Byd）选择了与Tesla相同的路径 - 建立了自己的计算功率平台，而其余的则选择与云计算制造商合作使用后者计算的功率平台。无论您采取哪种路径，在汽车智能过程中对计算能力的需求都不能与两个安全性和效率关键字分开。自出生以来，明智的辅助驾驶与安全密切相关。一方面，汽车公司应确保敏感数据的安全性以及模型培训期间训练状态的持续稳定性。更重要的是，汽车公司需要继续提高智能辅助驾驶操作的安全性，这是这项技术的主要和生命。目前，从数据收集到数据筛选，标记，模型培训，播放验证，Simulati的智能辅助驾驶开发在测试中等。不难看到可靠，完整和足够的计算功率平台对提高智能辅助驾驶的安全性有直接的影响。同时，将主要的NOA作为一个例子，以智能辅助驾驶，每次重复都需要大量的计算能力，并且每次更新和推动都意味着驾驶员和乘客具有更多的安全性。在安全性和可靠性的基础上，智能辅助驾驶技术的培训效率以及更快的重复速度，赢得市场的希望更大，这意味着智能计算和组成平台有很高的技术要求。以偶尔发生的问题 - 有时在AI行业论坛中 - 为什么4090无法替换A100狂热模型培训 - 例如，尽管4090具有高度的单卡计算，并且比A100这样的GPU更便宜，但其内存很小，并且不支持NVLink InterConnection技术，这是一种，是一种nvlink InterConnection技术D其他缺点很容易在大型培训模型中遇到瓶颈。一些AI行业开发人员审查了，即使4090看起来有效，它也是在游戏和其他情况下使用的等级图形卡，仅适用于小型AI项目或独立开发人员。相比之下，诸如A100和H100之类的GPU是专门为数据中心设计的，针对大型计算用户和业务级别。上述开发商还补充说，某些情况表明，年级卡的失败率提高了戏剧性的成本将继续上升。此外，使用4090来生成数据中心也可以处理合规性问题。这种比较还证明，纸上的一堆数据并不等于高质量的计算平台，并且也可以从智能发展的“助推器”变为“障碍”。在2025年，自动化行业的智能发展仍然可以，这是一个新的机会以及更激烈的竞争。尤其是由于计划许多企业的发展途径正在越来越多地变得越来越多，因此如何发展自己的重大竞争已成为一个重大挑战。从当前的发展情况来看，这些基本竞争将包括数据积累和处理能力以及算法功能和优化的模型。在最后的考试中，这是为计算电源平台有效性的斗争。有必要进行长期计划并为其进行大量投资。正如该行业的内部人士所说：“明智的驾驶（辅助驾驶）不是一个多项选择问题，而是对未来旅行的答案问题。”要回答这个问题，您必须首先为计算的强度做准备。