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龚梦泽
在2025年国际消费类电子产品展览会(CES 2025)上,AI大模型在智能座舱、车控,尤其是自动驾驶领域实现全面应用,智能化技术给行业带来了颠覆式变化,自动驾驶行业呈现明显复苏之势,并迈向技术迸发和商业化落地的拐点。
单从技术的维度分析,促成自动驾驶普及需要三大要素:一是领先的算法;二是足够大的算力;三是丰富的数据。目前来看,以上条件刚刚齐备。
算力层面,两年前,自动驾驶芯片的市场宣传主要还是按照AI算力、功耗、制程等参数进行对比,但如今,主控芯片的算力已经从个位TOPS(每秒万亿次浮点运算)暴涨到几百上千TOPS。业内预测,随着算力提升的速度加快,以及硬件成本的下降,未来或将出现通过更换运算模块来进行算力提升的场景。
工程能力方面,经过几年的竞争和训练,头部自动驾驶公司普遍具备了将技术转化为可落地产品的能力,通过上万亿公里海量数据(13.940, 0.11, 0.80%)(维权)的积累和“投喂”,全域全时、低成本、可量产、车规级的自动驾驶方案不断出现。
算法方面,深度学习算法正在重塑各行各业,对自动驾驶产业更是如此。随着多模态大模型,包括“端到端2.0”VLA(视觉语言动作模型)等新算法框架出现,在数据量、计算资源和模型复杂度的边界上表现出持续的性能提升。可以极大地减少重复的数据和计算资源,同时降低模型复杂度,真正让智能驾驶技术实现从量变到质变的飞跃。
笔者认为,自动驾驶作为一个复杂的系统研发,需要坚实的科研工程团队以持之以恒的心态,不断积累经验,还要能及时吸收最新技术并理解技术的边界,才能让技术创新一步步迈入现实。
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