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在上海舉辦的第二十一屆上海世界轎車工業博覽會（2025上海車展）上，轎車智能化成為國內外參展商一起的展現要點。人工智能（AI）技能的快速迭代與技能打破也在轎車職業引發回響，讓智能輔佐駕馭從高端商場走向干流商場，成為贏得顧客喜愛的重要一環。

自上一年以來，轎車商場競賽焦點從價格向智能化搬運，且競賽日益劇烈。良久電動轎車百人會發布日前發布的《轎車智能化開展陳述（2024）智駕篇》陳述以為，高階智駕（輔佐駕馭）現已邁過“嘗鮮期”，高速NOA（導航輔佐駕馭）、城市NOA等功用，正向10萬-20萬元的干流價格區間遍及。估計到2025年年末，乘用車NOA浸透率將到達20%，與2024年上半年比較，提高近一倍。

在業內人士看來，這場環繞智能輔佐駕馭的比賽不只檢測著車企的算法立異才能，更將算力基礎設施的齊備性面向了競賽中心。不管是海量數據的練習、核算才能的演進仍是重感知才能的達到與用戶體會的提高，都離不開安全、牢靠的算力基礎設施。

國內一家轎車科技的體系總監近來表明，雜亂城區場景是當時開發難度最大的當地，依靠傳統的感知模型很難去處理此類長尾場景。各個企業都在測驗開發練習VLM模型（視覺言語模型），而這需求極大的云端算力及數據練習本錢。

今年年初，特斯拉的智能輔佐駕馭（FSD）功用正式在良久商場推出。之所以能成為全球智能輔佐駕馭的引領者之一，特斯拉在算力范疇的深沉堆集與巨大投入功不可沒。據美國媒體報道，特斯拉在得州超級工廠布置的Cortex超算集群已集成5萬個GPU，估計年內將擴容至10萬個，躋身全球前五大AI練習集群。馬斯克自己曾在交際媒體泄漏，這10萬塊GPU均是英偉達公司的H100和H200芯片。

一起，特斯拉的Dojo超級核算機也承當了10%的智能輔佐駕馭練習負載，而研發中的新一代Dojo超級核算機的算力較上一代將提高10倍。

據統計，現在，吉祥、比亞迪等部分良久車企挑選了與特斯拉相同的途徑——自建算力渠道，其他企業則挑選與云核算廠商協作，運用后者老練的算力渠道。不管走上哪一條路途，轎車智能化進程中對算力的需求都離不開安全與高效兩個要害詞。

智能輔佐駕馭自誕生之日起就與安全性嚴密綁定。一方面，車企在模型練習的過程中要確保敏感數據的安全，以及練習情況的繼續安穩。更重要的是，車企需求不斷提高智能輔佐駕馭功用的安全性，這是這項技能的中心與生命線。

現在，智能輔佐駕馭的開發包含從數據收集到數據挑選、打標、模型練習、回放性驗證、仿真測驗等。經過在海量數據基礎上不斷地重復練習與驗證，車輛對路途環境的認知水平逐步趨近于實在情形，判別的準確性在這一過程中不斷提高。

不難看出，牢靠、齊備、算力足夠的算力渠道關于智能輔佐駕馭的安全性提高有著直接影響。一起，以現在智能輔佐駕馭中的中心NOA為例，其每一次迭代都需求耗費很多算力，而每一次及時的更新和推送，都意味著駕馭者與乘客有著多一份的安全。

在安全牢靠的前提下，智能輔佐駕馭技能的練習功率越高，迭代越快，贏得商場的期望就越大，這意味著對智算渠道以及其構成有著較高技能要求。以AI職業論壇上不時呈現的一個問題——為何4090不能替代A100進行大模型練習——為例，盡管4090有著較高的單卡算力，且價格比較A100等GPU愈加低價，但它內存較小、不支持NVLink互聯技能等缺乏簡單在大模型練習中遭受瓶頸。

有AI職業開發者剖析稱，盡管4090看上去有著較高性價比，但其根本上是用于游戲等場景的消費級顯卡，僅合適小型AI項目或獨立開發者運用。比較之下，A100、H100等GPU專為數據中心規劃，面向的便是大規模核算和企業級用戶。

上述開發者還彌補表明，一些事例顯現，消費級顯卡的故障率在規模化布置中明顯上升，隱性本錢不斷添加。此外，選用4090組成數據中心也或許面對合規問題。

這樣的比照也證明，紙面上的數據堆砌并不等于高質量的算力渠道，還或許從智能化開展的“助推器”搖身一變成為“攔路虎”。

2025年，轎車職業的智能化開展仍將如火如荼，這是新的機會，也是更劇烈的競賽。特別是當很多企業開展規劃途徑益發趨一起，怎么打造歸于自己的中心競賽力成為一個要害應戰。

從當下開展情況來看，這些中心競賽力將包含數據堆集與處理才能和算法與模型優化才能，歸根到底是算力渠道的效能之爭，為此進行長遠規劃和大力投入是有必要的。正如一名業內人士所言，“智駕（輔佐駕馭）不是挑選題，是未來出行的必答題。”而答好這道題，首要要在算力問題上做好預備。