本文來源於中國汽車報網 張奕雯 編輯：黃蓓
“隨着數字經濟時代全面开啓，算力已經像水、電一樣，滲透到生產生活的各個領域。”工信部黨組成員、副部長張雲明此前表示，算力已成爲當下新的生產力形式。尤其是在“百模大战”愈演愈烈的當下，各行各業對算力的需求已達到前所未有的高度。隨着大模型時代的到來，算力究竟如何滿足各行各業的需求？汽車產業如何更好利用算力？近日，商湯科技聯合創始人、首席科學家，絕影智能汽車事業群總裁王曉剛在接受《中國汽車報》記者專訪時表示，通用人工智能的發展將推動算力需求量出現爆發式增長，汽車智能化也將出現質的飛躍。
算力需求迎來大爆發
目前，我國算力總規模居全球第二，保持30％左右的年增長率。根據中國信息通信研究院測算，2022年我國算力核心產業規模達1.8萬億元。算力每投入1元，就會帶動3～4元的GDP增長。據預測，到2025年，數據中心、雲計算、人工智能市場規模總計將突破2.5萬億元，算力核心產業規模將不低於4.4萬億元，關聯產業規模可達24萬億元。算力已然成爲拉動中國經濟增長的核心引擎之一。
“就目前的發展趨勢，無論是在訓練方面還是推理方面，未來對算力都有更高要求和更大需求。”王曉剛表示，大模型的實現需要強大的算力來支撐訓練和推演過程。訓練大模型往往需要處理龐大的數據集，包括文本、圖像、視頻等，需要超大規模算力提供強大的計算能力與存儲容量。
在王曉剛看來，中國在人工智能領域布局較早，具備先發優勢，已成爲發展通用人工智能和大模型最重要的市場之一。與其他地區相比，中國算力需求量將出現爆發式增長。有鑑於此，加快算力基礎設施建設、着力關鍵核心技術攻關、推動算力高質量發展成爲我國算力行業發展的當務之急。2021年，工信部等部門聯合印發《全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案》，批復同意在8個地區建設10個國家算力樞紐節點，出台《新型數據中心發展三年行動計劃（2021～2023年）》，持續優化全國算力整體布局。
在算力基礎設施的布局上，商湯科技可謂是“始於微末，發於華枝”。“早前，我們在算力基礎設施建設上下決心加大投入，很多人不能理解，如今大家已經能夠清楚看到這些基礎設施的真正價值。”王曉剛告訴記者，基於對人工智能發展趨勢的預判，商湯科技早在創立之初就开始布局算力中心，2018年就已經在全球建設超過20個數據中心，並籌劃建立超大規模的數據中心。2022年初，商湯科技的人工智能計算中心（AIDC）正式啓用，是目前亞洲最大的智能計算平台之一。以商湯AIDC爲算力基座，商湯科技歷時5年打造了商湯大裝置SenseCore，包含27000塊GPU，可輸出5000 Petaflops算力，可支持20個千億參數超大模型同時訓練。
“打造算力基礎設施的過程並非簡單的算力疊加，而是打磨出一整套支持大模型軟硬件系統的基礎設施。我們通過各種優化，千卡並行利用率現已超90％。”王曉剛直言，正是基於提前布局，商湯科技才能在大模型盛行的當下實現快速發展。目前，商湯大裝置不僅支持其自身的大模型訓練項目，還與多家企業達成大模型訓練方面的合作，處於供不應求的狀態。
大算力成汽車智能化基座
作爲汽車智能化領域的“角鬥場”，中國汽車產業無疑引領了全球汽車產業智能化浪潮，算力大战也在中國市場上愈演愈烈。搭載算力更強的芯片，已然成爲各大車企車型規劃的關鍵要素，甚至成爲營銷熱點。在王曉剛看來，無論是智能座艙抑或是智能駕駛，想要實現“真智能”，都離不开算力的支撐。
一般而言，算力可分爲終端算力和雲端算力兩種。近年來，由於各大車企爭相开始硬件方面的軍備競賽，“拼算力”時代到來。隨着多樣化的智能化功能率先在高端車型落地，如今各大車企在終端算力的競爭中开始考慮性價比，向中低端車型普及智能化配置，力求將算力成本下壓。
在雲端算力上，王曉剛指出，大模型的出現給汽車智能化帶來了質的提升。“智能座艙此前更多提供的是單點的功能，基於固有規則觸發，智能化體驗並不算好。智能駕駛同樣如此，決策、規劃模塊還是基於規則。這讓人感覺是‘假的’人工智能。”王曉剛告訴記者，大模型的出現將給智能座艙、智能駕駛帶來前所未有的變化。在智能座艙上，大模型將具有更加強大的推理、決策、規劃能力，座艙大腦將以往離散的、單點的功能串聯起來，並打破原有的基於規則的限制，具備強大的邏輯推理能力。在智能駕駛上，則可以實現端到端一體化，讓智能駕駛體驗更像“老司機”。
對汽車“真智能”的美好期盼，都離不开大算力的支撐。王曉剛表示，在智能駕駛上，未來大模型的使用要求車端必須有大算力支撐，僅靠調用雲端算力較難滿足實際需求；智能座艙方面，目前來看還需調用雲端算力，但隨着需求逐漸收斂，也會出現像座艙大腦類似的終端芯片來支撐智能座艙大模型。此外，在訓練側，無論是智能座艙還是智能駕駛，其所依賴的大模型均需超大規模算力作爲支撐。“訓練一次千億級大模型，需要上千張卡，這對我們的算力提出了前所未有的需求。”他說。
大模型產品有望今年量產落地
加碼布局算力，實則是爲爭相湧現的大模型應用做足准備。今年5月發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，目前，中國10億參數規模以上的大模型已發布了79個。作爲其中佼佼者，2019年，商湯科技就首次發布10億參數視覺大模型。2022年，商湯科技發布320億參數視覺大模型，是世界上迄今爲止最大的視覺模型。今年4月，商湯科技還正式發布“日日新SenseNova”大模型體系，現已實現多方位全面升級，一系列大模型產品更新和落地成果加速顯現。
據介紹，商湯“日日新”大模型共覆蓋計算機視覺、自然語言處理、多模態、AI內容生成和決策智能等多個領域，正以較快的速度實現迭代和演進。商湯商量SenseChat大語言模型如今已迭代到2.0階段，多項能力全面提升。在全球三大權威語言模型測評基准MMLU、AGIEval、C-Eval中均表現突出，領先ChatGPT，部分已十分接近GPT-4水平。在多模態方面，今年3月商湯科技开源30億參數的“書生2.5”大模型，如今已達200億參數規模。“依據多模態大模型，用戶可以用自然語言定義各種开放式任務，在智能汽車、智能制造等方面應用廣泛。”王曉剛表示。此外，商湯AIGC文生圖模型對標Midjourney，僅需上傳十余張照片便可得到專屬模型。
聚焦大模型在汽車智能化上的落地，王曉剛表示，大模型成果將率先在智能座艙領域實現商業化，並最快於今年年內量產落地。目前，商湯絕影正與幾十余家車企密切對接，加快大模型在智能座艙領域的量產。“在智能座艙方面，大模型的量產落地速度還是非常快的，將會基於現有硬件設施，通過OTA把相關功能加載進去。”
在智能駕駛上，由於自動駕駛技術棧較爲復雜，對算力也提出更高要求，大模型的落地周期會更長。不過，作爲下一輪產業競爭的關鍵點，多家車企、自動駕駛公司均已开始自動駕駛大模型方面的布局。今年4月，商湯科技聯合上海人工智能實驗室等提出首個感知決策一體化的端到端自動駕駛大模型UniAD，开創以全局任務爲目標的自動駕駛大模型架構先河。6月，相關論文獲得了全球頂級計算機視覺會議CVPR 2023最佳優秀論文，是CVPR會議歷史上首篇以自動駕駛爲題材的優秀論文。
王曉剛強調，由於用戶訴求點、需求維度較爲分散，目前大模型在汽車上的應用還相對發散。爲此，應當圍繞實現的難易程度、給用戶帶來的市場價值兩大維度推進大模型在汽車產業的落地。在應用初期，用戶需求相對發散，首要任務是先實現量產，讓終端用戶體驗到大模型帶來的真正價值。隨着越來越多產品落地，大模型給用戶帶來的價值點會逐漸收斂。在這一階段，可以通過甄別更具價值的功能，以及對模型的不斷優化，來降低調用成本。“盡管現在大家利用大模型還是相對孤立、發散的，但隨着價值點逐漸收斂，基於多模態大模型可以形成完整的駕艙融合生態，這是大模型能夠給車艙帶來的最大價值點。”他說道。
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標題：“大模型＋大算力”助力汽車智能化——訪商湯科技聯合創始人王曉剛
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