快科技9月16日消息,眾所周知,算力對于輔助駕駛能力提升相當重要,FSD之所以能夠極其擬人化,跟特斯拉100EFLOPS的云端算力密不可分,那么國內情況如何?
就在今日,華為乾崑智能汽車解決方案發文稱,乾崑智駕ADS 4支持WEWA架構,擁有45EFLOPS云端AI算力、10億公里高質量訓練數據。
官方介紹稱,ADS 4依托10億公里云端高質量訓練數據,相當于一位老司機在暴雨、夜間、事故等各種極端路況里開了10萬年車。
45EFLOPS的云端AI算力在國內妥妥天花板,相當于200萬臺游戲電腦滿負荷工作,可實現算法的超高速迭代。
資料補充:
EFLOPS是衡量云端超算平臺計算能力的單位,1EFLOPS表示每秒可進行百億億次浮點運算,這個數字直接關系到車企處理海量數據、訓練復雜AI模型的效率和能力。
高階智能駕駛依賴于 “云端訓練-車端部署-數據回傳-再訓練” 的閉環:
車輛采集的真實路況數據回傳至云端,經過反復訓練形成更強大的模型,再通過OTA更新下發至車端,這個閉環的運行效率,很大程度上取決于云端算力的強弱。
業內熱議的 “世界模型” (用于模擬真實物理環境來訓練自動駕駛系統)對算力的需求更是呈指數級增長,能否支撐此類大模型的訓練,已成為車企進入下一輪競爭的關鍵門檻。

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