众所周知,算力对于辅助驾驶能力提升相当重要,FSD之所以能够极其拟人化,跟特斯拉100EFLOPS的云端算力密不可分,那么国内情况如何?
9月16日,华为乾崑智能汽车解决方案发文称,乾崑智驾ADS 4支持WEWA架构,拥有45EFLOPS云端AI算力、10亿公里高质量训练数据。
官方介绍称,ADS 4依托10亿公里云端高质量训练数据,相当于一位老司机在暴雨、夜间、事故等各种极端路况里开了10万年车。
45EFLOPS的云端AI算力在国内妥妥天花板,相当于200万台游戏电脑满负荷工作,可实现算法的超高速迭代。
资料补充:
EFLOPS是衡量云端超算平台计算能力的单位,1EFLOPS表示每秒可进行百亿亿次浮点运算,这个数字直接关系到车企处理海量数据、训练复杂AI模型的效率和能力。
高阶智能驾驶依赖于 “云端训练-车端部署-数据回传-再训练” 的闭环:
车辆采集的真实路况数据回传至云端,经过反复训练形成更强大的模型,再通过OTA更新下发至车端,这个闭环的运行效率,很大程度上取决于云端算力的强弱。
业内热议的 “世界模型” (用于模拟真实物理环境来训练自动驾驶系统)对算力的需求更是呈指数级增长,能否支撑此类大模型的训练,已成为车企进入下一轮竞争的关键门槛。

快科技
龚淑娟
李峥
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本文通过机理分析探究窗框电泳流痕形成原因,建立温度-流痕模型识别关键影响因子,并针对关键因子开展实验,在此基础上优化烘干参数并采用动态温度补偿策略。机理分析发现,电泳后窗框辊边缝 隙因毛细虹吸作用积液,在烘干升温阶段(倾斜 30°)受重力影响滴落形成流痕;温度-流痕模型识别出预烘干温度、升温速率及倾斜角度为关键因子;实验显示温度低于 115℃时流痕率> 30%,125 ~ 135℃为 最佳控制窗口(流痕率< 0.7%),高于 135℃则因溶剂飞溅导致流痕重现;优化烘干参数(温度 (130±5)℃) 并采用动态温度补偿策略后,流痕发生率从 1.61 个 / 台降至 0.10 个 / 台。本研究提出的“倾斜结构流痕控 制模型”有效解决了窗框电泳流痕问题,为汽车涂装工艺提供了理论依据。
作者:吕元美 范海波 纪立家 李文鹏 王先静 郑子贵
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