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（CWW）算力是人工智能和智能駕駛領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施，是支撐大模型訓(xùn)練和推理的核心要素。隨著人工智能模型的規(guī)模和復(fù)雜度不斷增加，算力的需求也越來越高。因此，建設(shè)自己的計算中心，提升算力水平，是吉利汽車在人工智能和智能駕駛領(lǐng)域的重要戰(zhàn)略舉措。

近日，在人工智能大算力時代的自動駕駛生態(tài)創(chuàng)新大會上，吉利汽車研究院技術(shù)規(guī)劃中心主任陳勇講道，“人工智能是當(dāng)下的大勢所趨，如何將人工智能應(yīng)用至智能駕駛的應(yīng)用場景這一課值得我們進行深入的探討。”陳勇指出智能駕駛的核心有兩個，一個是算力，另外一個就是數(shù)據(jù)。算力是智能駕駛的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)是智能駕駛的源泉。只有擁有足夠的算力和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，才能訓(xùn)練出優(yōu)秀的模型，從而提升智能駕駛的體驗和安全性。

為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，吉利汽車已經(jīng)建立了星睿智算中心，云端總算力達81億億次每秒，可以支持人工智能大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品開發(fā)。陳勇介紹了吉利在建設(shè)自己的計算中心、開展大模型研究、進行數(shù)據(jù)挖掘、自動標(biāo)注、虛擬數(shù)據(jù)合成等方面所做的努力和成果。

數(shù)據(jù)是人工智能和智能駕駛領(lǐng)域的源泉，是訓(xùn)練出優(yōu)秀模型的關(guān)鍵因素。因此，如何有效地獲取、處理、利用數(shù)據(jù)，是人工智能和智能駕駛領(lǐng)域面臨的重大挑戰(zhàn)。吉利汽車在這方面做了很多探索和創(chuàng)新，例如利用大模型進行數(shù)據(jù)挖掘、自動標(biāo)注、虛擬數(shù)據(jù)合成等，旨在解決數(shù)據(jù)長尾效應(yīng)、降低數(shù)據(jù)標(biāo)注成本、提高數(shù)據(jù)泛化能力等問題。

大模型是人工智能和智能駕駛領(lǐng)域的核心技術(shù)，是提升智能駕駛體驗和安全性的重要手段。大模型具有強大的表達能力和學(xué)習(xí)能力，可以處理復(fù)雜的任務(wù)和場景。但是，大模型也存在著不確定性、不可控性、不可解釋性等問題，需要進行深入的研究和優(yōu)化。吉利汽車在這方面做了兩三年的研究，探索了如何利用大模型解決數(shù)據(jù)挖掘、自動標(biāo)注、虛擬數(shù)據(jù)合成等問題。

應(yīng)用場景是人工智能和智能駕駛領(lǐng)域的價值所在，是檢驗大模型效果和意義的最終標(biāo)準。因此，如何找到合適的應(yīng)用場景，讓大模型真正發(fā)揮價值，是人工智能和智能駕駛領(lǐng)域需要關(guān)注和探索的方向。吉利汽車在這方面做了很多嘗試和實踐，例如利用大模型進行智能駕駛等產(chǎn)品的開發(fā)和優(yōu)化。

最后，陳勇總結(jié)了人工智能和智能駕駛領(lǐng)域未來的發(fā)展趨勢。他認為，從云端到本地端、從訓(xùn)練到推理、從工具到產(chǎn)品、從生成式到可控性、從通用大模型到垂類模型，都是人工智能和智能駕駛領(lǐng)域需要關(guān)注和探索的方向。端到端自動駕駛大模型是未來智能駕駛的愿景之一，要實現(xiàn)端到端自動駕駛大模型的落地，還需要解決輕量化、本地化、實時全局等技術(shù)難題。吉利將繼續(xù)以人工智能為核心技術(shù)競爭力，以用戶需求為導(dǎo)向，以產(chǎn)品創(chuàng)新為目標(biāo)，打造更加安全、舒適、便捷、高效的智能出行服務(wù)。