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電動(dòng)知家消息，9月16日，華為乾崑智能汽車(chē)解決方案發(fā)文稱，乾崑智駕ADS 4（參數(shù)丨圖片）支持WEWA架構(gòu)（世界引擎+世界行為模型），擁有45EFLOPS云端AI算力、10億公里高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這一算力規(guī)模在國(guó)內(nèi)位居首位。EFLOPS是衡量云端超算平臺(tái)計(jì)算能力的單位，1EFLOPS表示每秒可進(jìn)行百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算。這個(gè)數(shù)字直接關(guān)系到車(chē)企處理海量數(shù)據(jù)、訓(xùn)練復(fù)雜AI模型的效率和能力。

EFLOPS是衡量云端超算平臺(tái)計(jì)算能力的單位，1EFLOPS表示每秒可進(jìn)行百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算，這對(duì)處理海量數(shù)據(jù)和訓(xùn)練復(fù)雜AI模型很重要 。華為每年投入超40億元用于自動(dòng)駕駛算力建設(shè)，單日能處理1.2億公里數(shù)據(jù) 。他們的云端每日處理數(shù)據(jù)量比特斯拉FSD的訓(xùn)練量還要大。

華為ADS 4依托 10億公里 云端高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)相當(dāng)于一位老司機(jī)在暴雨、夜間、事故等各種極端路況里開(kāi)了10萬(wàn)年車(chē)。如此大規(guī)模的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，為華為智能駕駛系統(tǒng)提供了豐富的學(xué)習(xí)素材，使其能夠應(yīng)對(duì)各種復(fù) 雜和極端的駕駛場(chǎng)景。華為在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的研發(fā)投入規(guī)模遠(yuǎn)超行業(yè)平均水平，每年投入200億元用于汽車(chē)領(lǐng)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(gòu)建了難以逾越的技術(shù)壁壘。業(yè)內(nèi)熱議的“世界模型”對(duì)算力的需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這類用于模擬真實(shí)物理環(huán)境來(lái)訓(xùn)練自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的技術(shù)，能否支撐此類大模型的訓(xùn)練，已成為車(chē)企進(jìn)入下一輪競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵門(mén)檻。