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“‘端到端+大模型’决定了对于算力有较高的要求。”俞荣锦谈到,算力的增加,还体现在其他一些方面。例如,为了实现高效、准确的AI推理,车企及相关技术开发者可能需要花费更多精力在大模型优化、量化等技术上,以保证大模型与端到端配合的高效运行。同时,除了端到端智能驾驶系统本身对大算力的需求外,对云端算力要求也很高,这是因为端到端智能驾驶依赖于大规模数据集,系统训练过程非常耗费算力资源,尤其是为了让大模型具备对复杂路况有足够的识别能力,训练过程需要在大量的模拟场景和真实世界的数据上进行,可能涉及数亿、数十亿甚至更大的样本量,通常是样本量越大,系统就会越成熟,而这种大规模的算力需求,也推动了对高性能的计算芯片、计算模块等算力硬件的需求。
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强调“智驾平权”与强调智驾的不同境界并不矛盾,反而生动地展现了汽车市场的多元性。不同消费者有着不同的需求和预算,有人追求的是拥有智驾功能带来的新鲜感和便利性,对其性能要求相对较低,“凑合能用”便能满足他们的需求;而那些对于驾驶品质有较高追求、愿意为更先进技术买单的消费者来说,“好用”才是他们的选择标准。这种市场分层为车企提供了广阔的发展空间,促使他们针对不同消费群体,开发差异化的智驾产品和服务。
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