9月21日上午，蔚来正式公开发布蔚来手机NIO Phone及蔚来自研的第一款量产芯片产品——激光雷达主控芯片“杨戬”。

  蔚来汽车的这一举动引发了行业内的广泛关注。不过，近些年包括蔚来在内的大批汽车厂商，在智算中心领域的悄然布局，其实更值得关注。

  长城汽车旗下毫末智行建设了“雪湖·绿洲”智算中心，算力670PFLOPS；

  这些智能计算中心不单单是为了支持AI无人驾驶，更是一种全新的生活方式的基础设施。随着无人驾驶技术从L2级别逐渐升级到L4级别，对智能计算中心的依赖将越来越强。

  为什么这么说呢？因为当无人驾驶技术达到L4级别的规模化应用时，将面临“行驶千亿公里，解决百万问题”的巨大挑战。以人类驾驶水平为基准，无人驾驶汽车有必要进行长达千亿公里的测试，这相当于100万辆车每天连续行驶10年。同时，还要解决多达百万级别的长尾问题，以确保乘客安全。

  因此，在无人驾驶汽车的训练阶段，智能计算中心起到了至关重要的作用。它们不仅用于数据收集和存储，还通过智能算力，帮助汽车厂商优化AI无人驾驶算法和解决长尾问题。

  显然，汽车AI无人驾驶离不开智算中心，尤其是生成式AI在2023年的突破性爆发，颠覆了以往辅助驾驶逻辑，给整个AI无人驾驶带来了全新的突破。

  华南师范大学计算机学院赵淦森教授在接受媒体采访时表示：“大概两年前开始，我们就已经意识到这种下一波浪潮应该是智能化的过程。也就是我用AI的计算去代替原来人的决策、参与、分析、研判这样一些方面的工作，这其中最典型的就是无人驾驶。”

  “以前我们针对一辆汽车，可以在车上装很多传感器和摄像头，这么多东西也会传到后面的算力中心。这里面把数据存下来去分析等等各方面的。但是以前不会想让后台服务器让我们去开车，只是想后台服务器盯着我们开车，或者是支撑用好这台车，现在的无人驾驶一出来，就是智能化的渗透，而不是互联网+的渗透，这个是特别明显的过程。”

  ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍生成式AI无人驾驶能力，需要集合大量智算能力，包括基于自‍‍‍‍然语言的道路异常检测、仿真数据生成、模拟数据集生成、交互建模等等，也就对算力需求，从过往简单的检测式AI迭代到了如今生成式AI的更高的智算需求。

  汽车厂商的智算需求正在不断加大，车企智算中心建设需求会持续多久？‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍