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① neben xpeng motors, das nicht bereit ist, „seinen namen zu ändern“, konzentrieren sich auch nio, ein neuer automobilhersteller, und chery, ein vertreter traditioneller automobilhersteller, auf ki. ② zhang yongwei, stellvertretender vorsitzender und generalsekretär der china electric vehicles association of 100, wies darauf hin, dass es der automobilindustrie nach dem eintritt in die ki-ära am meisten an intelligenter computerinfrastruktur und nicht an produktionskapazitäten mangelt.

financial associated press, 5. oktober (reporter xu hao)mit der anwendung durchgängiger und generativer großmodelle beschleunigen automobilunternehmen, die in die zweite hälfte der intelligenten elektrifizierung eingetreten sind, ihre umwandlung in ki-unternehmen. bei diesem wandel werden rechenleistung und algorithmen zu schlüsselelementen für die zukunft von unternehmen.

„xpeng motors wird ein erforscher des zukünftigen reisens sein und sich zu einem globalen ki-automobilunternehmen entwickeln.“ als tesla fsd kurz vor dem eintritt in den chinesischen markt stand, reiste he xiaopeng, vorsitzender von xpeng motors, in die usa, um teslas ki-fähigkeiten im autonomen bereich kennenzulernen nach der anwendung auf das fahren wurde ende august bekannt gegeben, dass das unternehmen zur „xpeng ai automobile company“ aufgewertet wird. dem plan zufolge umfasst das ki-system von xpeng motors ki-autos, ki-roboter und fliegende autos sowie ki-chips.

tesla ist der initiator der anwendung von end-to-end-technologie in der automobilindustrie.seit 2014 hat tesla die erste version von autopilot, seinem selbst entwickelten fahrassistenzsystem, auf den markt gebracht und 2017 dann einen verbesserten autopiloten mit umfangreicheren funktionen herausgebracht. bis november 2022 wird tesla autobesitzern in nordamerika die option des intelligenten fahrsystems fsd beta weiter eröffnen. der segen der ki ist auch zu einem wichtigen treiber für die hohe bewertung von tesla geworden.

neben xpeng motors, das nicht bereit ist, „seinen namen zu ändern“, konzentrieren sich auch nio, eine neue kraft im automobilbau, und chery, ein vertreter traditioneller automobilhersteller, auf ki. neben intelligenten cockpits und intelligentem fahren hat ki in vielen bereichen und verknüpfungen einzug gehalten, beispielsweise in „forschung, produktion, lieferung und vertrieb“.

„jetzt nutzt das gesamte unternehmen ki-code-tools, um einige codes zu generieren, und die produktionseffizienz wurde um 30 % verbessert. das beste anwendungsszenario für künstliche intelligenz ist tatsächlich die intelligente elektrofahrzeugindustrie, sagte li bin, vorsitzender von nio.“ kürzlich, dass ein erfolgreiches unternehmen für intelligente elektrofahrzeuge über ki-f&e-fähigkeiten und betriebsfähigkeiten verfügen muss; ein erfolgreiches unternehmen für intelligente elektrofahrzeuge muss auch ein erfolgreiches ki-unternehmen sein.

es wird berichtet, dass chery automobile derzeit auch die forschungsinstitute lion technology, dazhuo intelligence und next ai aufbaut, die sich auf die drei hauptbereiche smart cabin large models, end-to-end smart driving large models und ai intelligent management konzentrieren und so neue produkte ermöglichen durch ki intelligente kommerzielle anwendungen realisieren. „während autos vom transportwesen auf eine neue generation mobiler smart-terminals umsteigen, definiert ki nicht nur autos neu, sondern formt auch das managementmodell und die geschäftsgrenzen von autos neu.“ wang lang, stellvertretender general manager von chery automobile, sagte, dass ki das neue sei treibende kraft der zeit, ist ein wichtiges instrument für automobilprodukte, um einzigartigkeit und differenzierung zu erreichen. „jede ära hat ihre eigenen hauptwidersprüche und neuen treibenden kräfte ihrer eigenen ära. so wie chery sich vor 20 jahren entschieden hat, unabhängig motoren zu entwickeln, muss ki in den nächsten 20 oder 40 jahren eine große chance sein.“

durch den einsatz von ki müssen autos eine große menge an wahrnehmungsdaten, entscheidungs- und steuerungsaufgaben verarbeiten, sodass die anforderungen an die rechenleistung dramatisch gestiegen sind. laut brancheninsidern müssen automobilhersteller zu beginn des zeitalters des ki-wettbewerbs ihre kernkompetenz in den bereichen rechenleistung, chips und algorithmen aufbauen.

„um die forschung, entwicklung und ausbildung im bereich des durchgängigen intelligenten fahrens abzuschließen, beträgt die ausgangsrechenleistung 1 eflops. es müssen enorme investitionen in die rechenleistung getätigt werden, und die investitionen müssen fortgesetzt werden, um ein großes team rund um daten zu bilden. rechenleistung und algorithmen.“ china. zhang yongwei, stellvertretender vorsitzender und generalsekretär des 100-köpfigen ausschusses für elektrofahrzeuge, wies darauf hin, dass es der automobilindustrie nach dem eintritt in die ki-ära am meisten an intelligenter computerinfrastruktur mangelt, nicht an der produktion kapazität. „ohne einen rechenleistungscluster mit tausenden oder zehntausenden karten und ohne ein algorithmenteam mit tausenden oder zehntausenden karten wird es für unternehmen schwierig, auf dem neuen weg wettbewerbsfähig zu werden.“

nach ansicht von zhang yongwei müssen wir neben dem aufbau lokaler rechenleistung auch die lösung der probleme unausgereifter inländischer rechenleistung, unterstützender werkzeugketten und schwacher ökologischer fähigkeiten beschleunigen und das risiko verringern, dass rechenleistung „stecken bleibt“. hardware.

daten zeigen, dass die aktuelle rechenleistung inländischer automobilhersteller weniger als 10 eflops beträgt.bis ende 2024 beträgt die geplante rechenleistung von china mobile, china telecom und china unicom jeweils 17 eflops, 21 eflops und die drei großen betreiber insgesamt 53 eflops -end" großes modell, die ideale rechenleistung, die ein unternehmen benötigt. die leistung beträgt bis zu 100 eflops. im vergleich dazu verfügt tesla über eine rechenleistung von 100 eflops, was der gesamtrechenleistung aller automobilhersteller entspricht.

gemäß der vision von zhang yongwei sollten wir in zukunft die gemeinsame konstruktion und gemeinsame nutzung von rechenleistung stärken, um die effizienz der ressourcennutzung zu verbessern. erstens die konzentration der rechenleistung, um die effizienz der modelliteration zu verbessern reduzieren sie die wiederverwendung von ressourcen. drittens: verbesserung der software- und hardware-anpassung.

die entwicklung von rechenleistung ist ein langfristiges, systematisches projekt, das die zusammenarbeit der gesamten branche erfordert. li ming, direktor der jiangxi automobile group holding co., ltd., ist der ansicht, dass angesichts der wachsenden nachfrage nach großer rechenleistung in intelligenten autos empfohlen wird, dass die provinz anhui den bau von rechenleistungszentren und cloud-plattformen weiter verstärkt und sie zu einem teil davon macht öffentliche einrichtungen und stärkung der unternehmensentwicklung.