點擊上面↑ “電動知家” 關注 ，記得加☆“星標”！

電動知家消息，9月16日，華為乾崑智能汽車解決方案發(fā)文稱，乾崑智駕ADS 4（參數丨圖片）支持WEWA架構（世界引擎+世界行為模型），擁有45EFLOPS云端AI算力、10億公里高質量訓練數據。這一算力規(guī)模在國內位居首位。EFLOPS是衡量云端超算平臺計算能力的單位，1EFLOPS表示每秒可進行百億億次浮點運算。這個數字直接關系到車企處理海量數據、訓練復雜AI模型的效率和能力。

EFLOPS是衡量云端超算平臺計算能力的單位，1EFLOPS表示每秒可進行百億億次浮點運算，這對處理海量數據和訓練復雜AI模型很重要 。華為每年投入超40億元用于自動駕駛算力建設，單日能處理1.2億公里數據 。他們的云端每日處理數據量比特斯拉FSD的訓練量還要大。

華為ADS 4依托 10億公里 云端高質量訓練數據，這些數據相當于一位老司機在暴雨、夜間、事故等各種極端路況里開了10萬年車。如此大規(guī)模的高質量訓練數據，為華為智能駕駛系統(tǒng)提供了豐富的學習素材，使其能夠應對各種復 雜和極端的駕駛場景。華為在自動駕駛領域的研發(fā)投入規(guī)模遠超行業(yè)平均水平，每年投入200億元用于汽車領域研發(fā)，其中ADS系統(tǒng)占比超40%。這樣的投入規(guī)模為華為構建了難以逾越的技術壁壘。業(yè)內熱議的“世界模型”對算力的需求呈指數級增長。這類用于模擬真實物理環(huán)境來訓練自動駕駛系統(tǒng)的技術，能否支撐此類大模型的訓練，已成為車企進入下一輪競爭的關鍵門檻。