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　　　　当前，业界认为燃油车难以实现中高阶智驾，主要存在以下三个技术瓶颈：一、燃油车12V蓄电池无法支撑中高阶智驾高算力和传感器的功耗；二、燃油车的散热系统无法满足中高阶域控的散热需求；三、燃油车的发动机迟滞可能导致体验不佳，甚至无法满足国家法规要求。

大模型对算力的需求巨大。清华大学电子工程系长聘教授汪玉在会上提到，训练GPT-3的耗电量为128.7万度，相当于国内348个家庭一年的生活用电，但这仅仅是前期训练所消耗的电量。据汪玉介绍，GPT每日访问量约为2.7亿次，平均每次访问5个问题，每月用在回答问题上的推理计算耗电量则是1872万度。

　　　　“高高兴兴”的年轻人铆足了劲儿投入创新海洋，不断迸发创新火花。李志强希望将这股创新浪潮推得更远一些。他对创新工场的发展有3个期许：一是将隐性知识显性化，让那些藏在大国工匠脑中稀缺的、难以被传承的知识，通过数据化的手段用机器显现出来；二是将显性知识标准化，让技术知识结构化、标准化，人和机器都能读得懂；三是将工艺知识软件化，让金色塔尖的高端工艺知识通过软件实现低成本的复制，跨企业共享。