近日，網(wǎng)絡(luò)上關(guān)于某知名明星的黑料逐漸浮出水面，引發(fā)眾多網(wǎng)友熱議。這些爆料涉及明星的私生活和職業(yè)生涯，內(nèi)容的真實(shí)性尚待考證。然而，考慮到輿論的影響，這些消息無疑為公眾提供了不同的視角，令人思考明星光鮮背后的真實(shí)故事。隨著后續(xù)的發(fā)展，相關(guān)方的回應(yīng)和進(jìn)一步的調(diào)查將成為關(guān)注的焦點(diǎn)。
在上海舉辦的第二十一屆上海世界轎車工業(yè)博覽會(huì)（2025上海車展）上，轎車智能化成為國內(nèi)外參展商一起的展現(xiàn)要點(diǎn)。人工智能（AI）技能的快速迭代與技能打破也在轎車職業(yè)引發(fā)回響，讓智能輔佐駕馭從高端商場走向干流商場，成為贏得顧客喜愛的重要一環(huán)。
自上一年以來，轎車商場競賽焦點(diǎn)從價(jià)格向智能化搬運(yùn)，且競賽日益劇烈。良久電動(dòng)轎車百人會(huì)發(fā)布日前發(fā)布的《轎車智能化開展陳述（2024）智駕篇》陳述以為，高階智駕（輔佐駕馭）現(xiàn)已邁過“嘗鮮期”，高速NOA（導(dǎo)航輔佐駕馭）、城市NOA等功用，正向10萬-20萬元的干流價(jià)格區(qū)間遍及。估計(jì)到2025年年末，乘用車NOA浸透率將到達(dá)20%，與2024年上半年比較，提高近一倍。
在業(yè)內(nèi)人士看來，這場環(huán)繞智能輔佐駕馭的比賽不只檢測著車企的算法立異才能，更將算力基礎(chǔ)設(shè)施的齊備性面向了競賽中心。不管是海量數(shù)據(jù)的練習(xí)、核算才能的演進(jìn)仍是重感知才能的達(dá)到與用戶體會(huì)的提高，都離不開安全、牢靠的算力基礎(chǔ)設(shè)施。
國內(nèi)一家轎車科技的體系總監(jiān)近來表明，雜亂城區(qū)場景是當(dāng)時(shí)開發(fā)難度最大的當(dāng)?shù)兀揽總鹘y(tǒng)的感知模型很難去處理此類長尾場景。各個(gè)企業(yè)都在測驗(yàn)開發(fā)練習(xí)VLM模型（視覺言語模型），而這需求極大的云端算力及數(shù)據(jù)練習(xí)本錢。
今年年初，特斯拉的智能輔佐駕馭（FSD）功用正式在良久商場推出。之所以能成為全球智能輔佐駕馭的引領(lǐng)者之一，特斯拉在算力范疇的深沉堆集與巨大投入功不可沒。據(jù)美國媒體報(bào)道，特斯拉在得州超級工廠布置的Cortex超算集群已集成5萬個(gè)GPU，估計(jì)年內(nèi)將擴(kuò)容至10萬個(gè)，躋身全球前五大AI練習(xí)集群。馬斯克自己曾在交際媒體泄漏，這10萬塊GPU均是英偉達(dá)公司的H100和H200芯片。
一起，特斯拉的Dojo超級核算機(jī)也承當(dāng)了10%的智能輔佐駕馭練習(xí)負(fù)載，而研發(fā)中的新一代Dojo超級核算機(jī)的算力較上一代將提高10倍。
據(jù)統(tǒng)計(jì)，現(xiàn)在，吉祥、比亞迪等部分良久車企挑選了與特斯拉相同的途徑——自建算力渠道，其他企業(yè)則挑選與云核算廠商協(xié)作，運(yùn)用后者老練的算力渠道。不管走上哪一條路途，轎車智能化進(jìn)程中對算力的需求都離不開安全與高效兩個(gè)要害詞。
智能輔佐駕馭自誕生之日起就與安全性嚴(yán)密綁定。一方面，車企在模型練習(xí)的過程中要確保敏感數(shù)據(jù)的安全，以及練習(xí)情況的繼續(xù)安穩(wěn)。更重要的是，車企需求不斷提高智能輔佐駕馭功用的安全性，這是這項(xiàng)技能的中心與生命線。
現(xiàn)在，智能輔佐駕馭的開發(fā)包含從數(shù)據(jù)收集到數(shù)據(jù)挑選、打標(biāo)、模型練習(xí)、回放性驗(yàn)證、仿真測驗(yàn)等。經(jīng)過在海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上不斷地重復(fù)練習(xí)與驗(yàn)證，車輛對路途環(huán)境的認(rèn)知水平逐步趨近于實(shí)在情形，判別的準(zhǔn)確性在這一過程中不斷提高。
不難看出，牢靠、齊備、算力足夠的算力渠道關(guān)于智能輔佐駕馭的安全性提高有著直接影響。一起，以現(xiàn)在智能輔佐駕馭中的中心NOA為例，其每一次迭代都需求耗費(fèi)很多算力，而每一次及時(shí)的更新和推送，都意味著駕馭者與乘客有著多一份的安全。
在安全牢靠的前提下，智能輔佐駕馭技能的練習(xí)功率越高，迭代越快，贏得商場的期望就越大，這意味著對智算渠道以及其構(gòu)成有著較高技能要求。以AI職業(yè)論壇上不時(shí)呈現(xiàn)的一個(gè)問題——為何4090不能替代A100進(jìn)行大模型練習(xí)——為例，盡管4090有著較高的單卡算力，且價(jià)格比較A100等GPU愈加低價(jià)，但它內(nèi)存較小、不支持NVLink互聯(lián)技能等缺乏簡單在大模型練習(xí)中遭受瓶頸。
有AI職業(yè)開發(fā)者剖析稱，盡管4090看上去有著較高性價(jià)比，但其根本上是用于游戲等場景的消費(fèi)級顯卡，僅合適小型AI項(xiàng)目或獨(dú)立開發(fā)者運(yùn)用。比較之下，A100、H100等GPU專為數(shù)據(jù)中心規(guī)劃，面向的便是大規(guī)模核算和企業(yè)級用戶。
上述開發(fā)者還彌補(bǔ)表明，一些事例顯現(xiàn)，消費(fèi)級顯卡的故障率在規(guī)模化布置中明顯上升，隱性本錢不斷添加。此外，選用4090組成數(shù)據(jù)中心也或許面對合規(guī)問題。
這樣的比照也證明，紙面上的數(shù)據(jù)堆砌并不等于高質(zhì)量的算力渠道，還或許從智能化開展的“助推器”搖身一變成為“攔路虎”。
2025年，轎車職業(yè)的智能化開展仍將如火如荼，這是新的機(jī)會(huì)，也是更劇烈的競賽。特別是當(dāng)很多企業(yè)開展規(guī)劃途徑益發(fā)趨一起，怎么打造歸于自己的中心競賽力成為一個(gè)要害應(yīng)戰(zhàn)。
從當(dāng)下開展情況來看，這些中心競賽力將包含數(shù)據(jù)堆集與處理才能和算法與模型優(yōu)化才能，歸根到底是算力渠道的效能之爭，為此進(jìn)行長遠(yuǎn)規(guī)劃和大力投入是有必要的。正如一名業(yè)內(nèi)人士所言，“智駕（輔佐駕馭）不是挑選題，是未來出行的必答題。”而答好這道題，首要要在算力問題上做好預(yù)備。
