三大要素促自動駕駛加速落地

在2025年國際消費類電子產品展覽會(CES 2025)上,AI大模型在智能座艙、車控,尤其是自動駕駛領域實現全面應用,智能化技術給行業帶來了顛覆式變化,自動駕駛行業呈現明顯復甦之勢,並邁向技術迸發和商業化落地的拐點。

單從技術的維度分析,促成自動駕駛普及需要三大要素:一是領先的算法;二是足夠大的算力;三是豐富的數據。目前來看,以上條件剛剛齊備。

算力層面,兩年前,自動駕駛芯片的市場宣傳主要還是按照AI算力、功耗、製程等參數進行對比,但如今,主控芯片的算力已經從個位TOPS(每秒萬億次浮點運算)暴漲到幾百上千TOPS。業內預測,隨着算力提升的速度加快,以及硬件成本的下降,未來或將出現通過更換運算模塊來進行算力提升的場景。

工程能力方面,經過幾年的競爭和訓練,頭部自動駕駛公司普遍具備了將技術轉化爲可落地產品的能力,通過上萬億公里海量數據的積累和“投喂”,全域全時、低成本、可量產、車規級的自動駕駛方案不斷出現。

算法方面,深度學習算法正在重塑各行各業,對自動駕駛產業更是如此。隨着多模態大模型,包括“端到端2.0”VLA(視覺語言動作模型)等新算法框架出現,在數據量、計算資源和模型複雜度的邊界上表現出持續的性能提升。可以極大地減少重複的數據和計算資源,同時降低模型複雜度,真正讓智能駕駛技術實現從量變到質變的飛躍。

筆者認爲,自動駕駛作爲一個複雜的系統研發,需要堅實的科研工程團隊以持之以恆的心態,不斷積累經驗,還要能及時吸收最新技術並理解技術的邊界,才能讓技術創新一步步邁入現實。

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來源:證券日報