Giorno: 5 Ottobre | Ora: 08:41

La Trasformazione delle Aziende Automobilistiche nel Mondo dell'AI

Con l'adozione di modelli generativi e end-to-end, le aziende automobilistiche stanno accelerando la loro trasformazione in compagnie AI. In questo contesto, la potenza di calcolo e gli algoritmi stanno diventando elementi chiave per il futuro del settore.

L'Evoluzione di Xiaopeng Motors

"Xiaopeng Motors si propone di diventare un esploratore della mobilità futura e una compagnia automobilistica AI a livello globale." Con l'imminente arrivo del sistema FSD di Tesla in Cina, il presidente di Xiaopeng Motors, He Xiaopeng, ha annunciato a fine agosto che l'azienda subirà un'upgrade diventando "Xiaopeng AI Motors". Il piano prevede un sistema AI che includa auto AI, robot AI e auto volanti, oltre a chip AI.

Il Ruolo Pionieristico di Tesla

Tesla è stata pioniera nell'applicazione di sistemi end-to-end nel settore automobilistico. Dal 2014, l'azienda ha introdotto il suo sistema di assistenza alla guida Autopilot, seguito nel 2017 da una versione potenziata. Nel novembre 2022, Tesla ha reso disponibile il sistema FSD Beta per i proprietari in Nord America. L'integrazione dell'AI ha contribuito notevolmente ad incrementare il valore dell'azienda.

Le Iniziative di NIO e Chery

Oltre a Xiaopeng, anche NIO e Chery, rappresentanti delle nuove forze automobilistiche e delle aziende tradizionali, stanno investendo in AI. Oltre a cabine intelligenti e guida autonoma, l'AI è entrata in diversi settori e fasi della produzione, compresi ricerca, produzione e vendite.

L'Importanza della Capacità di Calcolo

Con l'applicazione dell'AI, le auto devono gestire enormi quantità di dati di percezione, decisione e controllo, il che aumenta esponenzialmente la necessità di potenza di calcolo. Gli esperti del settore sostengono che per competere nell'era dell'AI, le aziende automobilistiche devono sviluppare competenze chiave in potenza di calcolo, chip e algoritmi.

Le Sfide della Costruzione di Infrastrutture AI

Per completare lo sviluppo della guida autonoma end-to-end, è necessaria una potenza di calcolo di partenza di 1 EFLOPS. Zhang Yongwei, vicepresidente e segretario generale dell'Associazione Cinese per le Auto Elettriche, sottolinea che l'industria automobilistica ha bisogno di investire enormemente in potenza di calcolo e formare team di algoritmi numerosi per competere efficacemente.

La Necessità di Condivisione delle Risorse di Calcolo

Zhang Yongwei propone un approccio in quattro punti per rinforzare la condivisione delle risorse di calcolo: centralizzare la potenza di calcolo, condividere i modelli di base, promuovere la collaborazione tra hardware e software e costruire un ecosistema collaborativo. Questi sforzi possono migliorare l'efficienza nell'utilizzo delle risorse.

Conclusioni sul Futuro dell'Industria Automobilistica

Il futuro del settore automobilistico richiede uno sviluppo sistematico e a lungo termine della potenza di calcolo. Li Ming, direttore di Jiangqi Group, suggerisce che la provincia di Anhui dovrebbe potenziare i centri di calcolo e le piattaforme cloud per supportare lo sviluppo delle aziende, sottolineando l'importanza dell'AI come nuova forza motrice nell'industria automobilistica.