“对中国汽车厂商来说，谁能率先在云端算力上建立优势，谁就有机会在下一阶段的行业洗牌中掌握话语权。”日前，同济大学教授、汽车安全技术研究所所长朱西产在一次内部研讨会上如此表示。
实际上，在智能汽车领域，车端算力和云端算力常被行业提及。车端算力用TOPS来衡量，负责车辆在行驶过程中的实时感知和决策；云端算力则用EFLOPS来衡量，对应的是超算平台的能力，主要用于训练复杂的人工智能模型。
在朱西产看来，全球汽车市场已触顶，销量不再是唯一的衡量指标。进入智能化深水区后，算力正在成为决定车企竞争力的新变量。云端算力越高，企业在自动驾驶训练、智能座舱迭代和大模型推理中的效率就越高，迭代速度也就更快。
算力之战将至少持续3~5年
值得注意的是，车端算力和云端算力并不是简单的“谁强谁弱”，而是分工不同——车端算力要保证低延时和稳定执行；云端算力则承担庞大的数据训练和模型迭代。
例如，在高阶智驾领域，云端算力水平至关重要。因为智能驾驶的本质是“云端训练——车端部署——数据回传——再训练”的循环。车辆采集到的真实路况数据会回传到云端，经过反复训练后形成更强大的模型，再通过OTA更新下发到车端。这个闭环跑得快不快，取决于云端算力够不够强。
