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三大要素促自動(dòng)駕駛加速落地

2025-01-14 23:42  來(lái)源:證券日?qǐng)?bào) 

    龔夢(mèng)澤

    在2025年國(guó)際消費(fèi)類電子產(chǎn)品展覽會(huì)(CES 2025)上,AI大模型在智能座艙、車控,尤其是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)全面應(yīng)用,智能化技術(shù)給行業(yè)帶來(lái)了顛覆式變化,自動(dòng)駕駛行業(yè)呈現(xiàn)明顯復(fù)蘇之勢(shì),并邁向技術(shù)迸發(fā)和商業(yè)化落地的拐點(diǎn)。

    單從技術(shù)的維度分析,促成自動(dòng)駕駛普及需要三大要素:一是領(lǐng)先的算法;二是足夠大的算力;三是豐富的數(shù)據(jù)。目前來(lái)看,以上條件剛剛齊備。

    算力層面,兩年前,自動(dòng)駕駛芯片的市場(chǎng)宣傳主要還是按照AI算力、功耗、制程等參數(shù)進(jìn)行對(duì)比,但如今,主控芯片的算力已經(jīng)從個(gè)位TOPS(每秒萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算)暴漲到幾百上千TOPS。業(yè)內(nèi)預(yù)測(cè),隨著算力提升的速度加快,以及硬件成本的下降,未來(lái)或?qū)⒊霈F(xiàn)通過(guò)更換運(yùn)算模塊來(lái)進(jìn)行算力提升的場(chǎng)景。

    工程能力方面,經(jīng)過(guò)幾年的競(jìng)爭(zhēng)和訓(xùn)練,頭部自動(dòng)駕駛公司普遍具備了將技術(shù)轉(zhuǎn)化為可落地產(chǎn)品的能力,通過(guò)上萬(wàn)億公里海量數(shù)據(jù)的積累和“投喂”,全域全時(shí)、低成本、可量產(chǎn)、車規(guī)級(jí)的自動(dòng)駕駛方案不斷出現(xiàn)。

    算法方面,深度學(xué)習(xí)算法正在重塑各行各業(yè),對(duì)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)更是如此。隨著多模態(tài)大模型,包括“端到端2.0”VLA(視覺(jué)語(yǔ)言動(dòng)作模型)等新算法框架出現(xiàn),在數(shù)據(jù)量、計(jì)算資源和模型復(fù)雜度的邊界上表現(xiàn)出持續(xù)的性能提升??梢詷O大地減少重復(fù)的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源,同時(shí)降低模型復(fù)雜度,真正讓智能駕駛技術(shù)實(shí)現(xiàn)從量變到質(zhì)變的飛躍。

    筆者認(rèn)為,自動(dòng)駕駛作為一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)研發(fā),需要堅(jiān)實(shí)的科研工程團(tuán)隊(duì)以持之以恒的心態(tài),不斷積累經(jīng)驗(yàn),還要能及時(shí)吸收最新技術(shù)并理解技術(shù)的邊界,才能讓技術(shù)創(chuàng)新一步步邁入現(xiàn)實(shí)。

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