2024-10-05
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①「社名変更」に消極的な小鵬汽車に加え、新興自動車メーカーのnio、伝統的自動車会社の代表である奇瑞汽車もaiに注力している。 ②中国電気自動車100協会の副会長兼秘書長の張永偉氏は、ai時代に入った後、自動車業界に最も欠けているのは生産能力ではなく、インテリジェントなコンピューティングインフラであると指摘した。
financial ap通信、10月5日（徐昊記者）エンドツーエンドおよび生成型大型モデルの適用により、インテリジェント電動化の後半に入った自動車会社はai企業への変革を加速しています。この変革においては、コンピューティング能力とアルゴリズムが企業の将来の運命を決定する重要な要素となるでしょう。
「xpeng motors は未来の旅行の探求者となり、世界的な ai 自動車会社になるでしょう。」 tesla fsd が中国市場に参入しようとしている中、xpeng motors の何暁鵬会長はテスラの自動運転における ai 機能を体験するために米国を訪れました。これを運転に応用した後、8月末に「xpeng ai automobile company」に昇格することが発表された。この計画によると、xpeng motors の ai システムには、ai チップだけでなく、ai カー、ai ロボット、空飛ぶ自動車も含まれます。
テスラは、自動車業界にエンドツーエンドのテクノロジーを適用する先駆者です。テスラは2014年以来、自社開発の運転支援システムであるオートパイロットの最初のバージョンを発売し、その後2017年にはより豊富な機能を備えた強化されたオートパイロットをリリースした。テスラは、2022 年 11 月までに、北米の自動車所有者に fsd ベータ スマート ドライビング システムのオプションをさらに開放する予定です。 ai の恩恵も、テスラの高い評価の重要な推進力となっています。
「社名変更」に消極的な小鵬汽車に加え、自動車製造の新興勢力であるnio、伝統的な自動車会社の代表格である奇瑞汽車もaiに注力している。スマートコックピットやスマートドライビングに加え、aiは「研究、生産、供給、販売」など多くの分野や連携に参入している。
「現在、全社が ai コード ツールを使用してコードを生成しており、生産効率が 30% 向上しました。人工知能の最良の応用シナリオは、実際にはスマート電気自動車業界です。」と nio の李斌会長は述べています。最近では、成功するスマート電気自動車企業は ai の研究開発能力と運用能力を備えている必要があり、成功するスマート電気自動車企業は ai 企業でもなければなりません。
奇瑞汽車は現在、スマートキャビン大型モデル、エンドツーエンドのスマート運転大型モデル、aiインテリジェント管理の3つの主要分野に焦点を当て、ライオンテクノロジー、大卓知能、ネクストai研究機関を建設し、新製品を強化していると報告されている。 aiを通じてインテリジェントな商用アプリケーションを実現します。奇瑞汽車の副総経理、王朗氏は、「自動車が交通機関から新世代のモバイルスマート端末にアップグレードされるにつれ、aiは自動車を再定義するだけでなく、自動車の管理モデルとビジネスの境界も再構築することになる」と述べた。時代の原動力となる自動車製品は、独自性と差別化を実現するための重要なツールです。 「どの時代にもそれぞれの主要な矛盾と、その時代の新たな推進力があります。奇瑞が20年前に独自にエンジンを開発することを決意したように、aiは奇瑞が今後20年、または40年で掴まなければならない大きなチャンスに違いありません。」
ai の適用により、自動車は大量の知覚データ、意思決定、制御タスクを処理する必要があるため、コンピューティング能力の要件が大幅に増加しました。業界関係者によると、ai競争の時代を迎え、自動車会社はコンピューティング能力、チップ、アルゴリズムにおいて核となる競争力を形成する必要がある。
「エンドツーエンドのインテリジェント運転の研究開発とトレーニングを完了するには、開始時のコンピューティング能力は 1 eflops です。コンピューティング能力に巨額の投資を行う必要があり、データを中心に大規模なチームを形成するために投資を継続する必要があります。電気自動車100人委員会の副会長兼事務局長である張永偉氏は、ai時代に入った後、自動車業界に最も欠けているのは生産ではなくインテリジェントなコンピューティングインフラストラクチャであると指摘した。容量。 「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と、数千枚または数万枚のカードを備えたアルゴリズムチームがなければ、企業が新しい道で競争力を持つことは困難でしょう。」
zhang yongwei 氏の見解では、ローカルなコンピューティング能力を構築することに加えて、未熟な国内のコンピューティング能力、サポートツールチェーン、脆弱な生態学的能力の問題の解決を加速し、コンピューティング能力が「行き詰まる」リスクを軽減する必要があります。ハードウェア。
データによると、国内の自動車会社の現在の計算能力は 10 eflops 未満です。2024 年末までに、チャイナ モバイル、チャイナ テレコム、チャイナ ユニコムの計画コンピューティング能力はそれぞれ 17 eflops、21 eflops、15 eflops となり、大手 3 社の合計は「エンドツー」に基づいて 53 eflops になります。 「-end」の大型モデルで、企業が求める理想的なコンピューティングパワーを実現。そのパワーは100eflopsにも及びます。比較すると、テスラの計算能力レベルは 100 eflops であり、これはすべての自動車会社の計算能力の合計です。
zhang yongwei 氏のビジョンによれば、将来的には、リソース利用効率を向上させるために、コンピューティング能力の共同構築と共有を 4 つの側面から強化する必要があります。1 つ目は、モデルの反復効率を向上させるためのコンピューティング能力の集中であり、2 つ目は、基本的なモデルの共有です。リソースの再利用を削減し、3番目にソフトウェアとハードウェアのコラボレーションを改善し、4番目に環境に優しい共同構築を行い、ソフトウェア開発エコシステムを改善します。
コンピューティング能力の開発は長期にわたる体系的なプロジェクトであり、業界全体が協力して構築する必要があります。江西汽車集団控股有限公司の李明取締役は、スマートカーにおける大規模なコンピューティングパワーの需要が高まっていることから、安徽省はコンピューティングパワーセンターとクラウドプラットフォームの建設をさらに強化し、それらを自動車の一部とすることが推奨されると考えている。公共サービス施設と企業の発展を促進します。
