中国電気自動車100人協会のzhang yongwei氏：人工知能の時代において、自動車業界はコンピューティングインフラストラクチャが最も不足している
2024-10-02
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「電動化が主導する新たな技術路線は世界の自動車産業の発展パターンを変え、中国の自動車会社は急速に台頭し始めた。電動化が完了する前に、インテリジェンスの波が再び到来していた。大きなコンピューティング能力、ビッグデータにより、大型モデルに代表される人工知能は自動車と統合され始めており、人工知能は自動車革命を推進する新たな決定要因となっている」と中国電気自動車100協会副会長兼事務局長の張永偉氏は述べた。 9月29日に開催された世界インテリジェント自動車産業カンファレンスにて。
業界は一般に、中国の新エネルギー車産業は電動化の前半からインテリジェンスの後半に移行し、スマートコックピットとスマート運転がエンジンとギアボックスに取って代わり、新エネルギー車の中核構成になったと考えている。同時に、コックピットやインテリジェント運転に加えて、自動車に対する人工知能の影響は徐々に増大しており、自動車の「研究、生産、供給、販売」などの多くの分野やつながりに参入しています。
「従来のインテリジェンスは、人工知能による新しい自動車インテリジェンスの到来をもたらしました。過去の変化はまだ完了しておらず、新たな変化が始まろうとしています。この重なり合う発展が自動車産業の発展の新たな常態となっています。」張永偉氏は、自動車産業の技術的高地と自動車企業の戦略的競争支点は急速にai主導のインテリジェンスに移行しつつあると述べ、これまでの競争力はもはや自動車企業の次の発展を支えることはできないと述べた。
ai競争の時代では、開発の敷居はますます高くなっており、各企業は認知力やスピードだけでなく、強さでも競い合っています。テスラが所有する計算能力レベルは 100 eflops で、これはすべての自動車会社が所有する計算能力の合計です。この一連の変化において、人工知能に十分な注目が払われなかったり、人工知能が追いつかなかったり、コンピューティング能力、チップ、アルゴリズムにおける中核的な競争力を形成できなかったりした場合、そのような企業は将来を失うことになります。
さらに、データ駆動型自動車も業界のコンセンサスの 1 つとなっており、データは企業の中核的な資産および要素となっています。現在、自動車会社はデータマイニング能力が不十分であり、データ価値を有効に活用できていません。
張永偉氏は、「ソフトウェアやシステムをトレーニングするには、単一の自動車会社のデータ量に依存するだけでは十分ではありません。ai時代には、すべての競争力はデータによってトレーニングされなければならず、大規模なデータの問題が発生します」と述べました。これを解決するには、データ集約を促進し、誰もが市場志向の原則に従ってデータをプラットフォームに入力できるようにし、現在の小規模な障害を解決する必要があります。データに。」
テスラと比較すると、データ規模、コンピューティング能力レベル、投資集中度など、人工知能のいくつかの重要な要素において、中国の自動車会社とテスラの間には大きな差があると張永偉氏は、企業が共同で構築するなどの協力メカニズムを形成できると示唆した。データプラットフォーム、共有コンピューティングパワーなど公開データによると、2024 年末までに、大手通信事業者 3 社の計画されたコンピューティング能力リソースの合計はわずか 53 eflops になります。
「人工知能の時代において、自動車会社に欠けているのは生産能力ではなく、oemの数は産業発展における主要な矛盾ではない。自動車産業に最も欠けているのは、コンピューティングパワーインフラストラクチャである。エンドツーエンドのインテリジェントを完成させるには」研究開発とトレーニングを推進するには、コンピューティング能力の出発点は 1 eflops です。コンピューティング能力には巨額の投資を行う必要があり、データ、コンピューティング能力、アルゴリズムに関する大規模なチームを形成するには継続的な投資を行う必要があります。数千枚または数万枚のカードを備えたコンピューティング パワー クラスターは存在せず、数千のアルゴリズム チームを備えたコンピューティング パワー クラスターも存在せず、企業が新しい道で競争力を持つことは困難です。同氏は、ローカルなコンピューティング能力の構築に加えて、国内の未熟なコンピューティング能力、サポートツールチェーン、脆弱な環境機能の問題の解決を加速し、コンピューティング能力がハードウェアに「行き詰まる」リスクを軽減する必要があると述べた。
(この記事は中国ビジネスニュースからのものです)
