智驾之战背后的算力战争?

最近，车企大佬纷纷们亲自下场“带货”，这背后究竟是出于流量的诱惑，还是被汽车智能化的军备竞赛逼到了不得不亲自上阵的地步？无论是哪种原因，汽车行业的竞争无疑变得愈发激烈。这家推出自动泊车技术，那家开发了AI车机，甚至还有企业推出能让汽车原地转圈的功能。日渐成熟的智能驾驶技术，更是让汽车的转弯与控速表现，几乎达到人类老司机的水平。

层出不穷的技术创新虽然带来了光明的前景，但也让不少车企和消费者开始焦虑，不是担心被对手超越，就是怕被自己的旧技术背刺。而比起那些消费者看得见的“黑科技”，更让车企关注的，其实是这些创新背后海量的算力需求和庞大的技术成本。

如果说智能汽车的各种新功能是一幢幢高楼大厦，它们赖以存在的地基则是算力。要支撑起这些技术，稳定、长远且大规模的云计算基础设施显得尤为重要。

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云计算：解决算力瓶颈的钥匙

智能汽车究竟有多依赖算力？以智能驾驶技术为例，端到端的智能驾驶模型每两天就会更新一次，自动驾驶对算力的要求更高。自动驾驶水平每提升一个级别，车载算力的需求就要增长一个数量级；而训练和研发过程中所需的算力，则更是增长两个数量级。

比如，以智驾出名的小鹏汽车，其搭载的多个自主研发模型各具特色。有的模型类似于人类的眼睛，能够以裸眼3D效果重构现实世界的3D图像；有的像人脑，能够快速相应各种复杂驾驶环境下的指令；还有的像人的小脑，确保车辆的平稳驾驶。这背后对算力、规模和性能的要求呈现出指数级增长，如何高效、低碳地完成智能驾驶的研发，已经成为众多车企关注的重点。

如果按照传统方式进行模型训练，哪怕增加研发人员或购买更多硬件，仍然难以避免通信拥塞、IO瓶颈和资源利用率低的问题。就像有100个包裹要送，但只有一个快递员，效率低下、资源浪费严重。目前车企对算力的实际使用效率，甚至还没有一个能超过50%。

提升效率的关键在于将这些任务“搬到云端”。依托于具备高性能网络、高效通信协议和高速存储能力的数据中心，车企可以实现海量数据的吞吐，从而解决网络拥堵和IO瓶颈问题，释放出更多的算力。

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上云：持续创新的基础

一家汽车企业是否能够带来持续性技术创新，“上云”是关键。以智能驾驶技术为例，车企必须依赖强大的云计算基础设施，才能应对海量数据处理和不断增长的算力需求。

吉利和小鹏等多家在智能驾驶领域领先的车企，用的云都是阿里云。阿里云提供的大规模基础设施、大规模算力，以及大规模数据处理分析，为车企的技术创新保驾护航。

以在智能驾驶领域不可忽视的老牌车企吉利为例，为了在2025年实现自动驾驶技术全栈自研，完成L4级自动驾驶技术的商业化，并完全掌握L5级自动驾驶技术，吉利在浙江湖州建立了一个智算中心。基于阿里云的飞天云计算操作系统的优势，将底层的融合算力进行统一管控、调配，单集群服务器规模超过10万台。吉利的星睿智算中心计算能力达到每秒81亿亿次运算，使得整体研发效能提升了20%。同时，1000个智能驾驶模型的训练时间从原来的3个月缩短至云端的8小时。

算力是智驾的基础，而阿里云为吉利提供了算力所依赖的大规模技术设施。

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云计算：数字时代的“水电煤”

在数字经济时代，云计算就像是“水、电、煤”，为行业的竞争和发展提供了新的发力点，支撑着各行各业蓬勃生长。在今年的阿里云客户日上，吉利、小鹏、B站、米哈游、汉堡王等众多品牌共同官宣，“我用的云是阿里云”。

如今，阿里云已为全球30个地域、89个可用区的500万个客户提供稳定且值得信赖的产品和服务。阿里云始终坚持规模积累和技术创新，以先进的云计算服务，陪伴客户一路成长。