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      缺算力、缺標(biāo)準(zhǔn)、缺方向,中國智能汽車遇“三道坎”

      濮振宇2024-09-30 18:08

      經(jīng)濟觀察網(wǎng) 記者 濮振宇 “汽車行業(yè)最缺的是智算的基礎(chǔ)設(shè)施”“現(xiàn)在座艙進(jìn)入了‘無人區(qū)’,國外沒有國內(nèi)發(fā)展快”“(操作系統(tǒng)自主可控)這件事情做晚了,將來的切換成本太高,甚至幾乎沒有切換可能”,在9月29日舉辦的全球智能汽車產(chǎn)業(yè)大會(下稱“2024GIV”)上,行業(yè)協(xié)會、高校院所、企業(yè)代表圍繞中國智能汽車發(fā)展面臨的新問題,展開了多輪討論。

      中國汽車的智能化進(jìn)程,被行業(yè)公認(rèn)已經(jīng)走在世界前列,但相關(guān)企業(yè)乃至整個行業(yè)的煩惱并沒有因此減少。作為智能化的兩大核心方向之一,智能座艙領(lǐng)域從算力到標(biāo)準(zhǔn)再到方向,正面臨著三道新“坎”。

      不缺車廠,缺算力

      “人工智能時代,汽車企業(yè)缺的不是產(chǎn)能。多幾個整車廠,少幾個整車廠,好像不是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要矛盾,到了人工智能時代,汽車行業(yè)最缺的是智算的基礎(chǔ)設(shè)施,而不是生產(chǎn)能力,智算基礎(chǔ)設(shè)施不足,將會成為智能網(wǎng)聯(lián)汽車加速發(fā)展的主要矛盾。”中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉在2024 GIV上表示。

      “智算”就是智能領(lǐng)域的計算能力,算力是推動人工智能發(fā)展的三大要素之一,被稱為人工智能的“發(fā)動機”和核心驅(qū)動力。

      張永偉表示,隨著汽車與AI深度融合,端到端智能駕駛、座艙大模型等加速上車,行業(yè)對智能算力的需求快速增長。沒有幾千張乃至上萬張卡的算力集群,沒有充足的算力、算法、數(shù)據(jù)的團隊,企業(yè)很難在新的賽道上形成競爭力。

      中國電動汽車百人會現(xiàn)場展示的數(shù)據(jù)顯示,在端到端智能駕駛領(lǐng)域,起步算力是1 EFLOPS,車企平均投入算力已達(dá)到3 EFLOPS以上,但距100 EFLOPS的理想算力仍然遙遠(yuǎn)。在座艙大模型領(lǐng)域,基礎(chǔ)模型算力需求大于10EFLOPS,座艙垂域模型算力需求為數(shù)百到數(shù)千PFLOPS(1EFLOPS=1000 PFLOPS)。

      一邊是需求的旺盛,另一邊是供給不足。張永偉表示,國內(nèi)車企的算力主要依靠國內(nèi)存量的英偉達(dá)芯片,而英偉達(dá)的芯片現(xiàn)在很難買到,算力難以增長。

      數(shù)據(jù)顯示,國內(nèi)車企現(xiàn)有的算力都在10 EFLOPS以下,到2024年底,中國移動、中國電信、中國聯(lián)通的規(guī)劃算力分別是17 EFLOPS、21 EFLOPS和15EFLOPS,三大運營商合計53 EFLOPS,但圍繞“端到端”大模型,一家企業(yè)需要的理想算力就高達(dá)100 EFLOPS。

      按照張永偉的設(shè)想,未來應(yīng)該從四方面加強算力共建共享,提升資源利用效率,一是算力集中,提高模型迭代效率;二是基礎(chǔ)模型共享,減少資源重復(fù)利用;三是軟硬協(xié)同,提升軟硬件適配;四是生態(tài)共建,完善軟件開發(fā)生態(tài)。

      在張永偉看來,除了算力規(guī)模不足,中國本土算力還需解決從不成熟向成熟化發(fā)展的問題,“不成熟”指雖然有了英偉達(dá)芯片,但圍繞著芯片所形成的軟件才剛剛起步,現(xiàn)有的本土算力是“有芯片、缺軟件”的不成熟算力。“要通過豐富軟件和生態(tài),(把不成熟的算力)變成成熟的算力,減少算力在硬件上未來被‘卡脖子’的問題。”他說。

      百度智艙業(yè)務(wù)部總經(jīng)理李濤認(rèn)為,在產(chǎn)品設(shè)計中也應(yīng)該避免算力浪費。“今天很多座艙設(shè)計是把Pad安到了車上,然后把移動App直接遷移到車機上去。現(xiàn)在行業(yè)里統(tǒng)計,單臺車上搭載App最多的有189個。可以想象,在駕駛過程中從189個App里翻你想要的應(yīng)用是多么困難,這也會占用寶貴的車機算力及內(nèi)存資源。”李濤在2024 GIV上說。

      不缺資源,缺標(biāo)準(zhǔn)

      任何一個新興領(lǐng)域,標(biāo)準(zhǔn)從無到有都是一個復(fù)雜的過程。中國軟件評測中心智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品與系統(tǒng)測評室主任王榮在2024 GIV的發(fā)言中,14次提到“標(biāo)準(zhǔn)”二字。“隨著操作系統(tǒng)技術(shù)的演進(jìn),操作系統(tǒng)可以算作核心,現(xiàn)在的汽車座艙和操作系統(tǒng)的功能迭代需要企業(yè)建立標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)中臺,統(tǒng)一運行環(huán)境和各個接口的標(biāo)準(zhǔn)。”他說。

      與歷史更悠久的智能駕駛領(lǐng)域不同,智能座艙概念最近幾年才開始廣為人知。作為一個新興領(lǐng)域,智能座艙本身是復(fù)合性的和非標(biāo)準(zhǔn)化的,很多廠商對此的認(rèn)知相當(dāng)模糊,行業(yè)缺乏相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。

      作為產(chǎn)業(yè)界人士,神州數(shù)碼汽車業(yè)務(wù)集團CTO劉黎對標(biāo)準(zhǔn)建立迫切性的認(rèn)知更直觀。“不管是你躺在車?yán)锩孢€是在車外面,都要跟車交互,車跟車之間也要交互,車跟V2X、跟車路云還要有交互,這個交互的框架跟現(xiàn)在手機App應(yīng)用商店的框架完全不一樣了,這些標(biāo)準(zhǔn)都有待于我們?nèi)ソⅰ?rdquo;劉黎說。

      從Windows系統(tǒng)到安卓系統(tǒng),個人電腦和智能手機領(lǐng)域都出現(xiàn)了由少數(shù)國外操作系統(tǒng)主導(dǎo)整個行業(yè)以及全球市場的情況。在智能汽車領(lǐng)域,操作系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)也是業(yè)界當(dāng)下關(guān)心的一個重點話題。對于中國智能汽車產(chǎn)業(yè)來說,操作系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)不應(yīng)被國外企業(yè)牽著鼻子走。

      張永偉表示,中國電動汽車百人會在四年前就開始呼吁推動汽車操作系統(tǒng)的自主可控,這幾年也在積極地推動本土操作系統(tǒng)率先上車,實現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用,這是一個戰(zhàn)略性的問題,這件事情做晚了,將來的切換成本太高,甚至幾乎沒有切換可能。

      為什么自主可控如此重要?“最近發(fā)生的一些終端事件,有的車被遠(yuǎn)程鎖死,包括一些電子產(chǎn)品被遠(yuǎn)程引爆、遠(yuǎn)程控制。像汽車這么大的終端,必須在基本層面實現(xiàn)自主可控,大家都已經(jīng)有共識。”張永偉說。

      無論在哪個行業(yè),操作系統(tǒng)牽涉的利益相關(guān)方都相當(dāng)眾多,操作系統(tǒng)廠商、芯片廠商、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)廠商等通常會既合作又博弈,為了提高軟件的可擴展性和可移植性,其中部分企業(yè)會逐漸形成“技術(shù)聯(lián)盟”,共同推動某個操作系統(tǒng)成為行業(yè)主導(dǎo)。

      談及這一問題,張永偉認(rèn)為,現(xiàn)在需要解決的問題是讓已出現(xiàn)的車載、車控、智駕操作系統(tǒng)盡快上車,實現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用。車企要承擔(dān)起讓自主操作系統(tǒng)上車的主要責(zé)任,不能讓操作系統(tǒng)企業(yè)沒有利潤,操作系統(tǒng)企業(yè)也要創(chuàng)新發(fā)展模式,與車企共生共贏,不能讓車企失去對自己未來發(fā)展、產(chǎn)品和技術(shù)升級的主導(dǎo)權(quán),大家要加快探索出一個商業(yè)和創(chuàng)新的閉環(huán)。

      不缺優(yōu)勢,缺方向

      “AI座艙過去五年爆發(fā)式增長,但其他體系跟不上,進(jìn)步這么快的時候,全鏈條跟不上怎么辦?也就是現(xiàn)在座艙進(jìn)入了‘無人區(qū)’,國外沒有國內(nèi)發(fā)展快……新冠肺炎疫情前國內(nèi)的座艙產(chǎn)品基本落后國外一到兩代,而從去年開始基本領(lǐng)先一到兩代。”清華大學(xué)智能綠色車輛與交通全國重點實驗室教授曹東璞在2024 GIV上感慨。

      根據(jù)中國汽車工程學(xué)會在《汽車智能座艙分級與綜合評價白皮書》中的說法,智能座艙可以分為L4、L3、L2、L1、L0五個等級。智能座艙相應(yīng)的等級越高,即表示智能座艙任務(wù)主動交互能力越強,服務(wù)內(nèi)容越豐富以及執(zhí)行場景的拓展能力更強。

      曹東璞表示,目前一些智能座艙處在L2階段,大部分智能座艙還在L1層面。2023年夏天,幾家汽車主機廠與他進(jìn)行了交流,希望整個行業(yè)盡快形成L3高階認(rèn)知智能座艙的定義,進(jìn)而反過來指導(dǎo)下一代產(chǎn)品的定義。

      眼下,在更高級別智能座艙定義尚未形成的情況下,智能座艙該如何升級演進(jìn)?這是擺在所有智能座艙企業(yè)面前的緊迫現(xiàn)實課題。

      李濤表示,隨著AI技術(shù)、自然語言理解的進(jìn)步,如今座艙能泛化地理解用戶更自然口語化的表達(dá)。這個過程中,人們對座艙的使用頻次從最早每天3—5次的個位數(shù)到今天飆到兩位數(shù),甚至在一些語音交互技術(shù)領(lǐng)先的車型上已達(dá)到接近三位數(shù)。

      但李濤并不認(rèn)為座艙語音交互次數(shù)就是越多越好。“因為整體車輛設(shè)計的智能化程度比較低,系統(tǒng)無法深度地理解用戶當(dāng)前所需,用戶只能不停發(fā)出原子化的操作指令,系統(tǒng)才能按照指令一步一步地完成用戶的需求。”李濤說。

      與李濤的看法類似,字節(jié)跳動旗下火山引擎座艙大模型負(fù)責(zé)人張航認(rèn)為,“我一個眼神ta就懂了”才是最理想的交互狀態(tài)。火山引擎在進(jìn)行調(diào)研時,發(fā)現(xiàn)用戶都覺得“外賣上車”功能很好,他們希望在去公司的路上點一杯咖啡外賣,但卻較少使用這個功能,因為其交互效率太低了。

      作為國內(nèi)智能座艙的頭部供應(yīng)商,百度近日宣布將其智能座艙升級為Apollo超級座艙,并稱此座艙具有全感融合、全局規(guī)劃和全域執(zhí)行能力,計劃在智艙用戶交互頻率上做“減法”。

      李濤解釋了百度Apollo超級座艙的設(shè)計思路:最早整個座艙里圍繞的是艙內(nèi)感知和操作,現(xiàn)在應(yīng)該讓車能主動感知用戶的需求,因為“艙—駕—云—圖”的趨勢變得非常明顯,艙里的攝像頭、毫米波雷達(dá)傳感器同樣可以幫助智艙提升用戶體驗。未來,市場需要一個能夠知道用戶上下文、了解用戶此時此刻所想所需并且自動生成全局化執(zhí)行方案的新時代座艙。

      張航透露,火山引擎提高智艙交互效率的方案較激進(jìn),就是把車內(nèi)所有感知信號、用戶信息、環(huán)境信息、車內(nèi)狀態(tài)交給大模型,用大模型的推理能力在不同場景、不同狀態(tài)下做出比較好的判斷。“以前說‘我有點冷’,語音肯定會調(diào)高空調(diào)溫度,但現(xiàn)在大模型會有自己的推理,比如現(xiàn)在是冬天,車窗是開著的,這時大模型給出的動作就變成了關(guān)上車窗。”他說。

      與關(guān)注座艙交互效率的百度和火山引擎不同,神州數(shù)碼更關(guān)注座艙應(yīng)用形態(tài)。劉黎表示,現(xiàn)在的座艙應(yīng)用,其實是把手機的卡片式交互移植到車上去。現(xiàn)在神州數(shù)碼與一些芯片廠商、車企開始進(jìn)行新的嘗試,希望打造更多模態(tài)、沉浸式的座艙應(yīng)用,以最大程度發(fā)揮智能汽車平臺相較于手機平臺的優(yōu)勢。

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