车企大佬亲自下场带货,智能汽车的创新与挑战

aixo 2024-09-14 00:06:20
算力 2024-09-14 00:06:20

最近,车企大佬纷纷们亲自下场“带货”,这背后究竟是出于流量的诱惑,还是被汽车智能化的军备竞赛逼到了不得不亲自上阵的地步?无论是哪种原因,汽车行业的竞争无疑变得愈发激烈。这家推出自动泊车技术,那家开发了AI车机,甚至还有企业推出能让汽车原地转圈的功能。日渐成熟的智能驾驶技术,更是让汽车的转弯与控速表现,几乎达到人类老司机的水平。

层出不穷的技术创新虽然带来了光明的前景,但也让不少车企和消费者开始焦虑,不是担心被对手超越,就是怕被自己的旧技术背刺。而比起那些消费者看得见的“黑科技”,更让车企关注的,其实是这些创新背后海量的算力需求和庞大的技术成本。

如果说智能汽车的各种新功能是一幢幢高楼大厦,它们赖以存在的地基则是算力。要支撑起这些技术,稳定、长远且大规模的云计算基础设施显得尤为重要。

01云计算:解决算力瓶颈的钥匙

智能汽车究竟有多依赖算力?以智能驾驶技术为例,端到端的智能驾驶模型每两天就会更新一次,自动驾驶对算力的要求更高。自动驾驶水平每提升一个级别,车载算力的需求就要增长一个数量级;而训练和研发过程中所需的算力,则更是增长两个数量级。

比如,以智驾出名的小鹏汽车,其搭载的多个自主研发模型各具特色。有的模型类似于人类的眼睛,能够以裸眼3D效果重构现实世界的3D图像;有的像人脑,能够快速相应各种复杂驾驶环境下的指令;还有的像人的小脑,确保车辆的平稳驾驶。这背后对算力、规模和性能的要求呈现出指数级增长,如何高效、低碳地完成智能驾驶的研发,已经成为众多车企关注的重点。

如果按照传统方式进行模型训练,哪怕增加研发人员或购买更多硬件,仍然难以避免通信拥塞、IO瓶颈和资源利用率低的问题。就像有100个包裹要送,但只有一个快递员,效率低下、资源浪费严重。目前车企对算力的实际使用效率,甚至还没有一个能超过50%。

提升效率的关键在于将这些任务“搬到云端”。依托于具备高性能网络、高效通信协议和高速存储能力的数据中心,车企可以实现海量数据的吞吐,从而解决网络拥堵和IO瓶颈问题,释放出更多的算力。

02上云:持续创新的基础

一家汽车企业是否能够带来持续性技术创新,“上云”是关键。以智能驾驶技术为例,车企必须依赖强大的云计算基础设施,才能应对海量数据处理和不断增长的算力需求。

吉利和小鹏等多家在智能驾驶领域领先的车企,用的云都是阿里云。阿里云提供的大规模基础设施、大规模算力,以及大规模数据处理分析,为车企的技术创新保驾护航。

以在智能驾驶领域不可忽视的老牌车企吉利为例,为了在2025年实现自动驾驶技术全栈自研,完成L4级自动驾驶技术的商业化,并完全掌握L5级自动驾驶技术,吉利在浙江湖州建立了一个智算中心。基于阿里云的飞天云计算操作系统的优势,将底层的融合算力进行统一管控、调配,单集群服务器规模超过10万台。吉利的星睿智算中心计算能力达到每秒81亿亿次运算,使得整体研发效能提升了20%。同时,1000个智能驾驶模型的训练时间从原来的3个月缩短至云端的8小时。

算力是智驾的基础,而阿里云为吉利提供了算力所依赖的大规模技术设施。

03云计算:数字时代的“水电煤”

在数字经济时代,云计算就像是“水、电、煤”,为行业的竞争和发展提供了新的发力点,支撑着各行各业蓬勃生长。在今年的阿里云客户日上,吉利、小鹏、B站、米哈游、汉堡王等众多品牌共同官宣,“我用的云是阿里云”。

力算科技_算力_力算偏旁吗

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