новости

наш репортер инь лимэй и чжан шуо сообщили из хэфэя.

технологические достижения автомобильной промышленности и стратегическая конкурентная основа автомобильных компаний быстро переходят к интеллекту, управляемому ии (искусственный интеллект). конкурентоспособность прошлого вряд ли может способствовать дальнейшему развитию автомобильных компаний. будущее развитие должно основываться на интеллектуальном развитии, движимом искусственным интеллектом, и только таким образом автомобильные компании смогут добиться успеха в будущем. напротив, если они не будут успевать за изменениями в сфере разведки или не будут уделять должного внимания, то многие компании потеряют свое будущее.

29 сентября на глобальной конференции индустрии интеллектуальных транспортных средств (2024giv), проводимой китайской ассоциацией 100 электромобилей, чжан юнвэй, вице-председатель и генеральный секретарь китайской ассоциации 100 электромобилей, сделал вышеуказанное заявление. более того, он отметил, что скорость развития автомобильного интеллекта слишком высока и превышает прогнозы отрасли.

интеллектуальная трансформация требует огромных инвестиций в исследования и разработки. репортер china business news отметил, что, согласно официальным стандартам, совокупные инвестиции tesla в исследования и разработки в fsd (full-self driving, полностью автономное вождение) превысят 10 миллиардов долларов сша в 2024 году. по состоянию на конец 2023 года подразделение huawei auto bu (huawei smart auto solutions business unit) инвестировало 30 миллиардов юаней в интеллектуальное программное и аппаратное обеспечение. byd также предложил инвестировать 100 миллиардов юаней в сферу разведки.

чжан юнвэй считает, что на данном этапе с точки зрения интеллекта компании соревнуются не только за знания и скорость, но и за силу. порог интеллектуального развития становится все выше и выше.

ии стал решающим фактором в изменении автомобильной отрасли

«цикл изменений в автомобильной промышленности становится все короче и короче, и он даже имеет характеристики суперпозиции изменений: прошлые изменения еще не завершены, а новые изменения вот-вот начнутся. это наложенное развитие стало новой нормой. развития автомобильной промышленности. автомобильная промышленность с вековой историей продолжает «эволюцию, новейшим движущим фактором является искусственный интеллект». чжан юнвэй сказал, что искусственный интеллект, представленный большими вычислительными мощностями, большими данными и большими моделями, уже начался. интеграция с автомобилями. самое большое изменение, которое принесла в автомобильную промышленность эпоха искусственного интеллекта, заключается в том, что искусственный интеллект стал новым решающим фактором автомобильной революции.

в этой ситуации вопрос о том, как автомобильная промышленность китая адаптируется к новым изменениям и вносит новые коррективы, стал вопросом, на который необходимо ответить. решение проблемы, предложенное чжан юнвэем, заключается в том, что при разработке интеллектуальных подключенных транспортных средств в китае необходимо сосредоточиться на технологиях искусственного интеллекта и ценности данных, чтобы сформировать новую конкурентоспособность в отрасли. то есть, с одной стороны, мы должны в полной мере раскрыть ценность данных как фактора производства и повысить конкурентоспособность данных, с другой стороны, мы должны эффективно использовать возможности моделей искусственного интеллекта для повышения уровня автомобильного интеллекта; .

данные являются ключевым элементом в разработке интеллектуальных технологий вождения. наша страна не имеет преимуществ в области данных с точки зрения разведки, а большинство компаний имеют очень ограниченные вычислительные ресурсы.

если взять для сравнения данные «клипы для самостоятельного вождения» (действительные видеоклипы), то отечественные компании имеют менее одного миллиона действительных видеоклипов, в то время как у tesla уже есть более 10 миллионов действительных видеоклипов. уровень вычислительной мощности, принадлежащей tesla, достиг 100 eflops, что представляет собой сумму вычислительных мощностей, которыми обладают все автомобильные компании. текущий уровень вычислительной мощности huawei составляет всего 7,5 eflops, что значительно отстает от tesla.

репортер узнал, что большая часть данных отечественных автомобильных компаний распределена по нескольким плотным сценам, и «эффект головы» очевиден. в то же время разные модели транспортных средств имеют разные конфигурации датчиков, что приводит к различиям в собираемых данных и плохой возможности повторного использования данных. кроме того, автомобильные компании не имеют достаточных возможностей в сортировке данных и анализе стоимости.

чжан юнвэй считает, что отечественные предприятия должны решить две основные проблемы с точки зрения данных: во-первых, позволить данным стать основными активами и элементами предприятия, позволить данным создавать ценность и изменить недостаток возможностей интеллектуального анализа данных у автомобильных компаний и их нехватку. данных. чтобы воспользоваться неблагоприятным статус-кво, данные следует превратить в активы, а активы должны создавать ценность.

во-вторых, в области данных мы должны решить проблему синергии данных. чжан юнвэй сказал: «что касается программного обеспечения и систем обучения, нам сложно иметь столько же данных, сколько tesla. для нас недостаточно полагаться на объем данных от одной автомобильной компании. в эпоху искусственного интеллекта , конкурентоспособность зависит от данные сложены, поэтому мы должны решить проблему крупномасштабных данных. это требует от нас создания нашего механизма для содействия агрегации данных, чтобы каждый мог вводить данные в платформу и использовать данные в соответствии с рыночными принципами. и решить проблему текущего небольшого масштаба данных».

структурный дефицит интеллектуальных вычислительных мощностей стал главным противоречием

после решения проблемы недостаточности данных отечественным предприятиям все еще необходимо решить проблему больших моделей.

в этом году большие модели весьма популярны. автомобильная промышленность по-прежнему сталкивается с рядом проблем, прежде чем будут реализованы крупномасштабные приложения больших моделей. эти проблемы связаны с моделями, данными и вычислительными мощностями.

чжан юнвэй предложил автомобильным компаниям разрабатывать и использовать большие модели уже сейчас. по его мнению, для повышения конкурентоспособности в области интеллекта нам необходимо решить «пять новых областей» автомобилей: во-первых, использовать искусственный интеллект для решения проблем проектирования автомобильной электронной и электрической архитектуры, во-вторых, использовать интеграцию искусственного интеллекта для решения проблем с питанием. и третий — интеллектуальное вождение, четвертый — умная кабина, а пятый — шасси автомобиля. потому что «новые пять областей» автомобилей глубоко интегрированы с искусственным интеллектом и большими моделями.

«нам необходимо использовать логику искусственного интеллекта для исследований и разработок для формирования новых архитектур и решений. мы должны не только решать общие и вертикальные модели, но также решать модели, используемые автомобильными компаниями для формирования нашей собственной конкуренции ии в новых областях развития. сила», — сказал чжан юнвэй.

в век информации вычислительная мощность — это производительность. во второй половине «умных» автомобилей крупные компании конкурируют в области искусственного интеллекта и вычислительной мощности. можно сказать, что вычислительная мощность чипа в определенной степени определяет предел интеллекта умных автомобилей. чем выше вычислительная мощность, тем выше потенциал уровня интеллекта автомобиля.

благодаря глубокой интеграции автомобилей и искусственного интеллекта, комплексное интеллектуальное вождение и модели с большой кабиной ускоряются, а потребность автомобильной промышленности в интеллектуальных вычислительных мощностях быстро растет. тем не менее, по-прежнему существует структурная нехватка отечественных автомобильных интеллектуальных вычислительных мощностей, а также существует большой разрыв в «зрелых» вычислительных мощностях с полноценной экосистемой программного обеспечения.

чжан юнвэй предложил построить автомобильную интеллектуальную вычислительную инфраструктуру и усилить совместное строительство и совместное использование вычислительной мощности. «в эпоху искусственного интеллекта автомобильным компаниям не хватает не производственных мощностей. чего автомобильной промышленности сейчас больше всего не хватает, так это интеллектуальной вычислительной инфраструктуры. главным противоречием отечественной автомобильной промышленности является структурная нехватка интеллектуальных вычислительных мощностей».

чжан юнвэй сказал, что для завершения разработки и обучения комплексному интеллектуальному вождению потребность в интеллектуальной вычислительной мощности должна достигать как минимум 1 eflops. текущая средняя вычислительная мощность автомобильных компаний составляет 3 eflops, а идеальная вычислительная мощность составляет 3 eflops. 100 эфлопс. нам необходимо вкладывать значительные средства в вычислительные мощности, и мы должны продолжать инвестировать в создание эффекта масштаба в отношении данных, вычислительной мощности и алгоритмов.

по общедоступным данным, к концу 2024 года общий объем ресурсов вычислительных мощностей, запланированный тремя крупнейшими операторами, составит 53 eflops. однако в рамках сквозной большой модели требуемая предприятию вычислительная мощность достигает. 100 эфлопс.

«на данном этапе главным приоритетом является решение проблемы спроса на вычислительную мощность для интеллектуального вождения и искусственного интеллекта. мы должны не только обеспечить доступность вычислительной мощности, но и добиться низкой стоимости доступной вычислительной мощности и даже решить проблему. проблема локальной вычислительной мощности. «проблема перехода от незрелости к зрелости». чжан юнвэй объяснил, что вычислительная мощность, которой обладает nvidia, «имеет чипы и имеет экосистему программного обеспечения», называется зрелой вычислительной мощностью, а вычислительная мощность, «имеющая чипы», и ему не хватает программного обеспечения» — так мы это называем. из-за незрелой вычислительной мощности. «наша миссия — ускорить решение проблемы незрелости отечественных вычислительных мощностей, создать зрелые вычислительные мощности за счет улучшения программного обеспечения и экологии, а также уменьшить проблему «застревания» вычислительной мощности в оборудовании в будущем».

в эпоху интеллектуального сетевого подключения технологическое развитие интеллектуального вождения меняется с единого технического маршрута на маршрут развития интеллектуального вождения с китайскими особенностями, который объединяет велосипедный интеллект и автомобильно-дорожное облако. чжан юнвэй заявил на конференции, что моя страна должна стремиться следовать интегрированному пути развития интеллектуального вождения, то есть новому решению для интеллектуального вождения, которое объединяет fsd для велосипеда и облако chelu (c-fsd).

по словам чжан юнвэя, в прошлом отрасль обычно считала, что велосипедный интеллект и автомобильно-дорожное облако — это два технических пути. однако с быстрым развитием технологии больших моделей искусственного интеллекта, обучающих чипов искусственного интеллекта и возможностей замкнутого цикла обработки данных появился верхний. пределы технологии велосипедного интеллекта были значительно улучшены, и они могут справиться с кризисом. в большинстве сценариев велосипед fsd и chelu cloud фактически стали двумя поддерживающими силами на пути к автономному вождению. с велосипедным fsd в качестве «базовой оценки» и chelu cloud в качестве «дополнительной оценки».

чжан юнвэй считает, что новое решение для интеллектуального вождения на основе c-fsd может реализовать обмен данными, координацию вычислительной мощности и совместное построение моделей, снизить порог исследований и разработок предприятий, решить текущую ситуацию неравномерного распределения технологий, ресурсов, и рынки в определенной степени достигают равных прав на инновации и высвобождают стартапы. инновационная жизнеспособность предприятий.

(редактор: чжан шуо. обзор: тонг хайхуа. корректор: чжай цзюнь)