“電氣化爲主導的新的技術路线改變了全球汽車產業的發展格局，中國的車企开始迅速崛起。在電動化還沒有完成時，智能化的浪潮又來了，以大算力、大數據、大模型爲主要代表的人工智能开始和汽車融合，人工智能成爲驅動汽車變革新的決定性因素。”9月29日，中國電動汽車百人會副理事長兼祕書長張永偉在全球智能汽車產業大會上說道。

　　行業普遍認爲，中國新能源汽車行業已從電動化的上半場，進入智能化的下半場，智能座艙、智能駕駛已經取代發動機、變速箱，成爲新能源汽車的核心配置。同時在座艙、智能駕駛之外，人工智能對汽車的影響逐步加大，進入汽車“研、產、供、銷”等多個領域和環節。

　　“傳統的智能化又迎來了以人工智能爲驅動的新的汽車智能化，過去的變化還沒有完成，新的變革又要开始，這種疊加的發展成了汽車產業發展的新常態。”張永偉說，汽車產業的技術高地和汽車企業的战略競爭支點，正在向AI驅動的智能化快速遷移，過去的競爭力已經很難支撐汽車企業下一步的發展。

　　在AI競爭時代，企業之間比拼的不僅僅是認知、速度，還有實力，因爲發展的門檻越來越高。特斯拉擁有的算力水平是100 EFLOPS，是所有車企所擁有的算力的總和。如果在這輪變革中沒有對人工智能給予足夠的重視或者跟不上，不能在算力、芯片、算法上形成核心競爭力，這樣的企業將失去未來。

　　此外，數據驅動汽車也成爲行業的共識之一，數據成爲企業核心的資產和要素。目前，汽車企業存在對數據挖掘能力不足、對數據價值利用不力的情況。

　　張永偉表示：“訓練軟件、系統，靠單一車企的數據量是不夠的，AI時代，所有的競爭力都要靠數據訓練出來，必須解決規模化數據的問題，這就需要創造我們的機制，促進數據匯聚，讓大家能夠按照市場化原則爲平台投入數據，按照市場化原則使用數據，解決數據目前規模不大的障礙。”

　　在數據規模、算力水平和投入力度等幾個人工智能關鍵要素上，中國車企與特斯拉相比有着較大的差距，張永偉建議企業之間可以形成協作機制，比如共建數據平台、共享算力等。根據公开的數據，三大運營商累計到2024年底，規劃的算力資源總量也僅是53 EFLOPS。

　　“人工智能時代，汽車企業缺的不是產能，整車廠數量不是產業發展的主要矛盾，汽車行業最缺的是算力的基礎設施。要完成端到端智能駕駛的研發和訓練，起步的算力是1 EFLOPS，算力上要投入巨資，而且要持續投入，圍繞着數據、算力、算法形成規模化的隊伍。沒有幾千或者是上萬張卡的算力集群，沒有幾千上萬的算法團隊，企業很難在新的賽道上形成競爭力。”張永偉說，除了建設本土的算力之外，還要加快解決國內算力不成熟、配套工具鏈、生態能力較弱的問題，減少算力在硬件上被“卡脖子”的風險。

標題：中國電動汽車百人會張永偉：人工智能時代，汽車行業最缺算力基礎設施

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