每(mei)經記者｜孫桐(tong)桐(tong)    每(mei)經編(bian)輯｜裴健如

“對中(zhong)國汽(qi)車(che)廠商來說，誰(shui)能率先在(zai)云端算力上建(jian)立優勢，誰(shui)就有機會(hui)(hui)在(zai)下一階段的行業(ye)洗牌中(zhong)掌握話(hua)語權。”日前，同濟大(da)學教授、汽(qi)車(che)安全技術研(yan)究所(suo)所(suo)長朱西產在(zai)一次內部研(yan)討會(hui)(hui)上如此表示(shi)。

實際上，在智能汽車領域，車端算力和云端算力常被行業提及。車端算力用TOPS來衡量，負責車輛在行駛過程中的實時感知和決策；云端算力則用EFLOPS來衡量，對(dui)應的(de)(de)是(shi)超算平臺的(de)(de)能力，主要用于訓練復雜的(de)(de)人工(gong)智(zhi)能模型。

在(zai)朱西產看來(lai)，全(quan)球汽車(che)市場(chang)已觸頂，銷量不再是唯一的(de)衡量指(zhi)標。進入智能化(hua)深(shen)水區后，算力正在(zai)成為決定車(che)企(qi)競爭(zheng)力的(de)新變(bian)量。云端算力越高(gao)，企(qi)業(ye)在(zai)自動駕(jia)駛訓(xun)練、智能座艙迭代和大(da)模(mo)型推理中的(de)效(xiao)率就越高(gao)，迭代速度也就更快。

算力之戰將至少持續3~5年

值(zhi)得注意(yi)的是，車(che)端算力和云端算力并不是簡單的“誰(shui)強(qiang)誰(shui)弱(ruo)”，而是分(fen)工不同——車(che)端算力要保證低延時和穩定執行；云端算力則承擔龐(pang)大的數據訓練和模型(xing)迭代。

例如，在高階智駕領域，云端算力水平至關重要。因為智能駕駛的本質是“云端訓練——車端部署——數據回傳——再訓練”的循環。車輛采集到的真實路況數據會回傳到云端，經過反復訓練后形成更強大的模型，再通過OTA更新下發到(dao)車(che)端(duan)。這個閉環跑得(de)快不快，取決于云(yun)端(duan)算力夠不夠強。

圖片來源：視覺中國

此外，業(ye)內(nei)熱議的(de)“世界(jie)模型”（一種模擬真實物理環境的(de)大模型，用來訓練(lian)自動駕駛甚至機器人(ren)系統），對算力的(de)要求更是成倍提(ti)升。是否能支撐(cheng)這種大模型的(de)訓練(lian)，已經成為車企進入下(xia)一輪競爭的(de)門檻。

由此可見，云端算力已成為衡量一家(jia)車企(qi)能(neng)否立足未來(lai)的關鍵指標(biao)，自然也是各(ge)大車企(qi)角逐的重(zhong)點。

根據公開資料，汽車企業對云端算力的儲備參差不齊。截至今年8月底，特斯拉的云算力大約100EFLOPS，居全球首位；引望的云算力約32EFLOPS，排名第二；吉利星睿智算中心2.0的算力達到23.5EFLOPS，在中國車企中排名第(di)一，已(yi)經(jing)躋身全球第(di)一梯隊。

即便是在以智能化為核心競爭力的新勢力陣營中，車企的云端算力儲備也仍有提升空間，不少車企的云算力都集中在8EFLOPS至12EFLOPS這一區間。

“這場算力之戰至少還要打3~5年，目前大部分車企公布的算力數據都在5EFLOPS~10EFLOPS。”朱西(xi)產(chan)認為，在(zai)這場長跑(pao)中，吉利率先(xian)跑(pao)到前列，這種領先(xian)的意義遠大于短期的銷(xiao)量數字。

電動化與智能化應齊頭并進

在云端算力上，吉利之所以能夠領先，得益于其長遠的戰略規劃和技術積累。自2021年起，吉利汽車意(yi)識到其電(dian)動化轉型困境，加速補齊“三電(dian)”短板，成功開發出神(shen)盾電(dian)池(chi)、安全電(dian)池(chi)包、超級電(dian)混(hun)等(deng)核心技術，并應用于新(xin)(xin)車型，持續提升新(xin)(xin)能源滲透率。

與此同時，吉利沒有將智能化放在所謂“下半場”，而是(shi)堅持電動(dong)化與智能化齊頭并(bing)進。

吉利汽車集團CEO淦家閱表示，他在2021年啟動“智能吉利2025”規劃，提出構建“一網三體系”的全(quan)域智(zhi)能(neng)化架(jia)構，即打造(zao)一(yi)張覆蓋(gai)芯片、操作系統、大數(shu)據的科(ke)技(ji)生(sheng)態網絡(luo)，同步建立智(zhi)能(neng)科(ke)技(ji)的研發體(ti)系、產(chan)品體(ti)系、運營體(ti)系。

在智能化方面，吉利汽車逐步進入收獲期。今年年初，吉利發布了行業首個智能汽車全域AI技術體系，并陸續將全域AI融入智駕域(yu)、動(dong)力(li)域(yu)、底(di)盤域(yu)。

圖片來源：每經記者(zhe) 孫桐桐 攝(she)

3月，智駕域的千里浩瀚輔助駕駛系統正式發布，統一集團的智駕解決方案；6月，動力域的AI云動力2.0發布，為用戶出行匹配最優策略，實現節能、智能、性能、安全的用車體驗；8月初，底盤域的AI數字底盤首發量產上車，實現從傳統的“機械執行”向數字化“主動控制”跨越，提升了舒適性與安全操控能力；8月20日，吉利宣布將聚焦“一個座艙”戰略，通過統一的AI OS架構、統一的AI Agent（人工智能體）與統一的用戶ID，實現AI座艙“All in One”，打造實現“人——車——環境”自主協同的智慧空間，并宣布未來將不再開發不具備AI能力的(de)傳統智能座(zuo)艙。

與此同時，吉利還將AI深入(ru)到產(chan)品研發(fa)、生產(chan)、售后服務等全鏈路環節，以(yi)實(shi)現全場景的智能體(ti)驗。

正如乘聯分會秘書長崔東樹所說，他反對將產業簡單分為“電動化上半場、智能化下半場”的說法，電動化遠未到“功成身退”之時，當前全球新車仍有80%是燃油車，電動車僅占20%。燃油車占比從80%降到50%以下將是漫(man)長的過(guo)程(cheng)，智能化(hua)(hua)應當貫穿汽車發(fa)展全過(guo)程(cheng)，與電(dian)動化(hua)(hua)協同并(bing)進，而非有先后之分。

他預計，未來很長一段時期，燃油車（含混動）和電動車將并存發展，AI技術則將(jiang)全(quan)面賦能(neng)汽車，從(cong)架(jia)構優化到自動(dong)駕駛，實現(xian)全(quan)產業(ye)鏈的效率提升。