來源:證券日報 原標(biāo)題:三大要素促自動駕駛加速落地 在2025年國際消費類電子產(chǎn)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(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)全面應(yīng)用,智能化技術(shù)給行業(yè)帶來了顛覆式變化,自動駕駛行業(yè)呈現(xiàn)明顯復(fù)蘇之勢,并邁向技術(shù)迸發(fā)和商業(yè)化落地的拐點。 單從技術(shù)的維度分析,促成自動駕駛普及需要三大要素:一是領(lǐng)先的算法;二是足夠大的算力;三是豐富的數(shù)據(jù)。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、制程等參數(shù)進行對比,但如今,主控芯片的算力已經(jīng)從個位TOPS(每秒萬億次浮點運算)暴漲到幾百上千TOPS。業(yè)內(nèi)預(yù)測,隨著算力提升的速度加快,以及硬件成本的下降,未來或?qū)⒊霈F(xiàn)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(jīng)過幾年的競爭和訓(xùn)練,頭部自動駕駛公司普遍具備了將技術(shù)轉(zhuǎn)化為可落地產(chǎn)品的能力,通過上萬億公里海量數(shù)據(jù)的積累和“投喂”,全域全時、低成本、可量產(chǎn)、車規(guī)級的自動駕駛方案不斷出現(xiàn)。 算法方面,深度學(xué)習(xí)算法正在重塑各行各業(yè),對自動駕駛產(chǎn)業(yè)更是如此。隨著多模態(tài)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(xiàn),在數(shù)據(jù)量、計算資源和模型復(fù)雜度的邊界上表現(xiàn)出持續(xù)的性能提升??梢詷O大地減少重復(fù)的數(shù)據(jù)和計算資源,同時降低模型復(fù)雜度,真正讓智能駕駛技術(shù)實現(xiàn)從量變到質(zhì)變的飛躍。 筆者認為,自動駕駛作為一個復(fù)雜的系統(tǒng)研發(fā),需要堅實的科研工程團隊以持之以恒的心態(tài),不斷積累經(jīng)驗,還要能及時吸收最新技術(shù)并理解技術(shù)的邊界,才能讓技術(shù)創(chuàng)新一步步邁入現(xiàn)實。 |
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