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AI已成为汽车产品实现唯一性和差异性的重要工具。“在电动化阶段,产品竞争更多关注动力系统性能;而随着三电技术趋近成熟,逐渐形成通用化技术,新能源汽车之间性能差距越来越小,用户体验逐渐趋同。”不过,AI也将推动汽车智能化出现新的分化,中国电动汽车百人会副秘书长徐尔曼认为,分化将围绕两条赛道展开。第一条赛道是智能驾驶,致力于解决汽车如何“更好开”的问题;第二条赛道是智能座舱,解决的是汽车内部如何“更好玩、好用”的问题。
新发布的《AI汽车发展报告(2024)—AI定义座舱》显示,AI汽车座舱的发展将分为三个阶段。其中1.0阶段主要是人机交互,提升用户交互体验,在这个阶段汽车体现的仍然是作为交通工具的属性;2.0阶段是智能座舱的进化,能够将座舱堆叠式的功能配置整合为原子化功能池,通过个性化编排的方式,提供一站式服务;3.0阶段能够实现整车层面的功能调用,汽车成为人类的智能伙伴。
同时,AI也在向汽车生产制造、检测及服务等环节渗透。在产品开发生产方面,可以通过高效的数据处理、智能视觉检验、数字化标注等手段,提高开发效率并降低成本;在产品功能方面,通过算法的优化、数据挖掘,进一步实现更高等级的智能化体验;在企业经营方面,通过数据分析、智能销售、智能服务等环节,加快推动全面、精准、高效的决策建议。
“蔚来第二先进制造基地有90公里的百G光纤环网,数据采集非常多,是全球领先的全链路数字化智能工厂。”蔚来创始人、董事长、CEO李斌告诉记者,“公司去年开始用AI工具生成代码,生产效率提高了约30%;在生产冲焊环节用AI智能抽检,精度可以提高到0.1毫米;一辆车上有20多个扬声器,用AI进行智能影音检测,既高效又精准。”
“智算”就是智能领域的计算能力。随着汽车与AI深度融合,端到端智能驾驶、座舱大模型等加速上车,行业对智能算力的需求快速增长。“没有几千张乃至上万张卡的算力集群,没有充足的算力、算法、数据团队,企业很难在新赛道上形成竞争力。”张永伟坦言,目前国内所有车企算力的总和,不如特斯拉一家企业拥有的100EFLOPS(每秒百亿亿次浮点运算次数)算力。
“这就需要我们聚焦AI技术和数据的价值来打造新的竞争力。”张永伟说,国内企业要从数据的角度出发,解决好两大核心问题:一方面,要让数据成为企业核心的资产和要素,让数据创造价值,改变汽车企业对数据挖掘能力不足、对数据价值利用不够的现状。另一方面,要解决好数据的协同效应。“在训练软件、系统方面,仅靠单一车企的数据量是不够的。在AI时代,竞争力都是靠数据堆叠出来的,必须解决规模化数据的问题,这就需要创新机制,促进数据汇聚,让企业能够按照市场化原则为平台投入数据以及使用数据,解决数据目前规模不大的问题。”张永伟说。
AI汽车的发展也需要芯片、基础软件,以及其他跨界技术的支持。“人工智能的发展,包括汽车本身的发展,最重要的硬件就是芯片,而且我们芯片的需求量越来越大,从战略的角度思考中国智能网联汽车的发展,必须解决好汽车芯片的本土化供应问题。”张永伟认为,分领域、分步骤、分阶段解决好汽车芯片的本土化供应问题,特别是高算力芯片的研发与制造至关重要。
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