zhang yongwei, da associação dos 100 povos de veículos elétricos da china: na era da inteligência artificial, a indústria automotiva é a que mais carece de infraestrutura de computação
2024-10-02
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"a nova rota tecnológica liderada pela eletrificação mudou o padrão de desenvolvimento da indústria automobilística global, e as empresas automobilísticas chinesas começaram a crescer rapidamente. antes da eletrificação ser concluída, a onda de inteligência estava voltando. com grande poder de computação, big data, a inteligência artificial, representada por grandes modelos, começou a ser integrada aos automóveis, e a inteligência artificial tornou-se um novo fator decisivo na condução da revolução automobilística." zhang yongwei, vice-presidente e secretário-geral da associação de veículos elétricos da china dos 100, disse na conferência global da indústria automobilística inteligente em 29 de setembro.
a indústria geralmente acredita que a nova indústria de veículos energéticos da china passou da primeira metade da eletrificação para a segunda metade da inteligência. cockpits inteligentes e direção inteligente substituíram motores e caixas de câmbio e se tornaram a configuração central dos novos veículos energéticos. ao mesmo tempo, além dos cockpits e da direção inteligente, o impacto da inteligência artificial nos automóveis está aumentando gradativamente, entrando em muitos campos e elos como a "pesquisa, produção, fornecimento e vendas" automotiva.
"a inteligência tradicional deu início a uma nova inteligência automóvel impulsionada pela inteligência artificial. as mudanças do passado ainda não foram concluídas e novas mudanças estão prestes a começar. este desenvolvimento sobreposto tornou-se o novo normal para o desenvolvimento da indústria automóvel." zhang yongwei disse que a alta tecnologia da indústria automobilística e o fulcro estratégico competitivo das empresas automobilísticas estão migrando rapidamente para a inteligência orientada pela ia. a competitividade do passado não pode mais apoiar o próximo desenvolvimento das empresas automobilísticas.
na era da competição da ia, as empresas competem não apenas em cognição e velocidade, mas também em força, porque o limiar para o desenvolvimento é cada vez mais elevado. o nível de poder computacional de propriedade da tesla é de 100 eflops, que é a soma do poder computacional possuído por todas as montadoras. se nesta ronda de mudanças a inteligência artificial não receber atenção suficiente ou não conseguir acompanhar, e não conseguir formar competitividade central em poder computacional, chips e algoritmos, essas empresas perderão o seu futuro.
além disso, os carros movidos a dados também se tornaram um dos consensos na indústria, e os dados tornaram-se os principais ativos e elementos das empresas. atualmente, as empresas automobilísticas têm capacidades insuficientes de mineração de dados e uma utilização ineficaz do valor dos dados.
zhang yongwei disse: "não basta confiar na quantidade de dados de uma única empresa automobilística para treinar software e sistemas. na era da ia, toda a competitividade deve ser treinada por dados, e o problema dos dados em grande escala isto requer a criação do nosso mecanismo. promover a agregação de dados, permitir que todos insiram dados na plataforma de acordo com os princípios orientados para o mercado e utilizar os dados de acordo com os princípios orientados para o mercado para resolver o atual obstáculo de pequena escala. aos dados.”
em comparação com a tesla, há uma grande lacuna entre as empresas automobilísticas chinesas e a tesla em vários fatores-chave da inteligência artificial, como escala de dados, nível de poder de computação e intensidade de investimento. zhang yongwei sugeriu que as empresas podem formar um mecanismo colaborativo, como construir conjuntamente um. plataforma de dados, poder de computação compartilhado, etc. de acordo com dados públicos, até ao final de 2024, o total planeado de recursos de potência computacional dos três principais operadores será de apenas 53 eflops.
“na era da inteligência artificial, o que falta às empresas automobilísticas não é capacidade de produção, e o número de oems não é a principal contradição no desenvolvimento industrial. impulsionando a pesquisa, o desenvolvimento e o treinamento, o ponto de partida do poder da computação é o poder é 1 eflops. um grande investimento deve ser feito no poder da computação e um investimento contínuo deve ser feito para formar uma equipe em grande escala em torno de dados, poder de computação e algoritmos. . não existe um cluster de poder de computação com milhares ou dezenas de milhares de cartões, e não existe um cluster de poder de computação com milhares de cartões. com milhares de equipes de algoritmos, é difícil para as empresas se tornarem competitivas no novo caminho. disse que, além de construir poder de computação local, devemos também acelerar a resolução dos problemas de poder de computação doméstico imaturo, apoiar cadeias de ferramentas e capacidades ecológicas fracas. reduzir o risco de o poder de computação ficar "preso" no hardware.
(este artigo vem do china business news)
