華為:再次突破!
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電動知家消息,9月16日,華為乾崑智能汽車解決方案發(fā)文稱,乾崑智駕ADS 4(參數(shù)丨圖片)支持WEWA架構(gòu)(世界引擎+世界行為模型),擁有45EFLOPS云端AI算力、10億公里高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)。這一算力規(guī)模在國內(nèi)位居首位。EFLOPS是衡量云端超算平臺計算能力的單位,1EFLOPS表示每秒可進行百億億次浮點運算。這個數(shù)字直接關(guān)系到車企處理海量數(shù)據(jù)、訓練復雜AI模型的效率和能力。
EFLOPS是衡量云端超算平臺計算能力的單位,1EFLOPS表示每秒可進行百億億次浮點運算,這對處理海量數(shù)據(jù)和訓練復雜AI模型很重要 。華為每年投入超40億元用于自動駕駛算力建設,單日能處理1.2億公里數(shù)據(jù) 。他們的云端每日處理數(shù)據(jù)量比特斯拉FSD的訓練量還要大。
華為ADS 4依托 10億公里 云端高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)相當于一位老司機在暴雨、夜間、事故等各種極端路況里開了10萬年車。如此大規(guī)模的高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù),為華為智能駕駛系統(tǒng)提供了豐富的學習素材,使其能夠應對各種復 雜和極端的駕駛場景。華為在自動駕駛領(lǐng)域的研發(fā)投入規(guī)模遠超行業(yè)平均水平,每年投入200億元用于汽車領(lǐng)域研發(fā),其中ADS系統(tǒng)占比超40%。這樣的投入規(guī)模為華為構(gòu)建了難以逾越的技術(shù)壁壘。業(yè)內(nèi)熱議的“世界模型”對算力的需求呈指數(shù)級增長。這類用于模擬真實物理環(huán)境來訓練自動駕駛系統(tǒng)的技術(shù),能否支撐此類大模型的訓練,已成為車企進入下一輪競爭的關(guān)鍵門檻。