算力賽道 最具確定性的AI方向

　　中國(guó)算力產(chǎn)業(yè)正駛?cè)朐鲩L(zhǎng)新周期。

　　算力可分為通用算力、智能算力和超算算力，自2022年的“東數(shù)西算”政策啟動(dòng)以來，算力已成為支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

　　同時(shí)，2023年AI大模型迎來爆發(fā)，語(yǔ)音、圖像和視頻處理都需要算力作為基底，基于AI芯片的加速計(jì)算平臺(tái)的智能算力需求龐大。

　　人工智能應(yīng)用的落地將成為智能算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要推手，驅(qū)動(dòng)智能算力規(guī)模高速增長(zhǎng)。

　　根據(jù)中國(guó)通信院數(shù)據(jù)，2018-2022年，中國(guó)智能算力規(guī)模由6.8EFLPOS持續(xù)增長(zhǎng)至140EFLOPS，年均復(fù)合增長(zhǎng)率為113%。

　　在數(shù)據(jù)量、人工智能應(yīng)用、大模型等因素的驅(qū)動(dòng)下，頭豹研究院預(yù)計(jì)至2027年，中國(guó)智能算力規(guī)模將增長(zhǎng)至700EFLOPS以上。

　　那么，目前中國(guó)智能算力行業(yè)現(xiàn)狀究竟如何?產(chǎn)業(yè)鏈中還存在哪些發(fā)展機(jī)遇與痛點(diǎn)?

　　本文，頭豹研究院將從智能算力行業(yè)定義及分類、發(fā)展現(xiàn)狀、市場(chǎng)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)鏈、競(jìng)爭(zhēng)格局等角度為您深入分析中國(guó)智能算力行業(yè)。

　　1、中國(guó)智能算力行業(yè)定義、分類和應(yīng)用場(chǎng)景

　　● 算力是實(shí)現(xiàn)特定結(jié)果輸出的計(jì)算能力，是支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)

　　從狹義上看，算力是設(shè)備通過處理數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)特定結(jié)果輸出的計(jì)算能力。算力實(shí)現(xiàn)的核心是 CPU、GPU、FPGA、ASIC等各類計(jì)算芯片，并由計(jì)算機(jī)、服務(wù)器、高性能計(jì)算集群和各類智能終端等承載，海量數(shù)據(jù)處理和各種數(shù)字化應(yīng)用都離不開算力的加工和計(jì)算。算力數(shù)值越大代表綜合計(jì)算能力越強(qiáng)。

　　從廣義上看，算力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代新生產(chǎn)力，是支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的關(guān)鍵資源是數(shù)據(jù)、算力和算法，其中數(shù)據(jù)是新生產(chǎn)資料，算力是新生產(chǎn)力，算法是新生產(chǎn)關(guān)系，構(gòu)成數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代最基本的生產(chǎn)基石�，F(xiàn)階段 5G、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的高速發(fā)展，推動(dòng)數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)和算法的復(fù)雜程度不斷提高，帶來了對(duì)算力規(guī)模、算力能力等需求的快速提升，算力的進(jìn)步又反向支撐了應(yīng)用的創(chuàng)新，從而實(shí)現(xiàn)了技術(shù)的升級(jí)換代、應(yīng)用的創(chuàng)新發(fā)展、產(chǎn)業(yè)規(guī)模的不斷壯大和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的持續(xù)進(jìn)步。

　　● 按照應(yīng)用場(chǎng)景的不同，算力可分為通用算力、智能算力和超算算力

　　通用算力的應(yīng)用極為廣泛，幾乎覆蓋了所有傳統(tǒng)服務(wù)器能提供的業(yè)務(wù)應(yīng)用。這些應(yīng)用包含交互性業(yè)務(wù)，如網(wǎng)絡(luò)游戲、網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物、移動(dòng)視頻和移動(dòng)支付等，以及離線分析業(yè)務(wù)，如大數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)字生命周期模擬、圖像渲染和視頻渲染等。

　　智能算力主要被用于圖像計(jì)算服務(wù)、數(shù)據(jù)推理和強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練等場(chǎng)景。盡管這些應(yīng)用對(duì)實(shí)時(shí)性的需求并不高，但對(duì)計(jì)算能力的需求極大。

　　超級(jí)計(jì)算能力主要應(yīng)用于科研計(jì)算領(lǐng)域，包括流體力學(xué)、物理化學(xué)和生物信息學(xué)等。典型的超級(jí)計(jì)算應(yīng)用領(lǐng)域包括氣象分析預(yù)測(cè)、高海拔宇宙線觀測(cè)、空氣動(dòng)力學(xué)、車輛碰撞測(cè)試仿真實(shí)驗(yàn)和藥品實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析等，這些應(yīng)用需處理的數(shù)據(jù)量極大。

　　2、中國(guó)智能算力行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

　　● 算力指數(shù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系

　　隨著算力底座的不斷夯實(shí)，算力對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和千行百業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支撐作用愈加凸顯，已成為衡量一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展程度的重要指標(biāo)。算力對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響具體表現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)、生產(chǎn)效率提升、商業(yè)模式創(chuàng)新、用戶體驗(yàn)優(yōu)化等方面。

　　算力對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP的發(fā)展有顯著的帶動(dòng)作用，2021年全球算力規(guī)模增長(zhǎng)44%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模和名義GDP分別增長(zhǎng)15.6%和13%。全球各國(guó)算力規(guī)模與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平密切相關(guān)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，算力規(guī)模越大。2021年算力規(guī)模前20的國(guó)家中有17個(gè)是全球排名前20的經(jīng)濟(jì)體。

　　● 算力發(fā)展對(duì)中國(guó)GDP增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用顯著，互聯(lián)網(wǎng)是對(duì)算力需求*的行業(yè)

　　算力賦能千行百業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為各行業(yè)帶來極大的杠桿效應(yīng)，算力規(guī)模與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系。當(dāng)前，算力已成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵生產(chǎn)力，在算力作用下，生產(chǎn)力得到前所未有的釋放，算力規(guī)模越大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2021年中國(guó)算力規(guī)模增長(zhǎng)50%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)16%，GDP增長(zhǎng)12.8%。與全球相比，算力規(guī)模增長(zhǎng)對(duì)中國(guó)GDP的拉動(dòng)作用顯著，在2016-2021年期間，中國(guó)算力規(guī)模平均每年增長(zhǎng)46%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)15%，GDP增長(zhǎng)9%;相當(dāng)于算力規(guī)模每增長(zhǎng)1%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)將增長(zhǎng)0.3%，GDP將增長(zhǎng)0.2%。

　　從行業(yè)角度看，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練的需求不斷提升，是算力需求*的行業(yè)，占整體算力約50%的份額；政府行業(yè)對(duì)數(shù)字政府、平安城市等領(lǐng)域的投入力度不斷加強(qiáng)，算力份額占比位列第二;服務(wù)、電信、金融、制造、教育、運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)分列三到八位其中電信、金融行業(yè)企業(yè)的數(shù)字化程度高，是中國(guó)算力應(yīng)用較大的傳統(tǒng)行業(yè);制造行業(yè)方面，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的不斷成熟，制造業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景將更加豐富，對(duì)算力的需求有較大提升潛力。

　　3、中國(guó)智能算力行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模

　　● 預(yù)計(jì)中國(guó)智能算力規(guī)模于2027年達(dá)到762EFLOPS

　　根據(jù)中國(guó)通信院數(shù)據(jù)，2018-2022年，中國(guó)智能算力規(guī)模由6.8EFLPOS持續(xù)增長(zhǎng)至140EFLOPS,年均復(fù)合增長(zhǎng)率為113%。頭豹研究院預(yù)計(jì)至2027年，中國(guó)智能算力規(guī)模將增長(zhǎng)至762EFLOPS，2023至2027年的復(fù)合增長(zhǎng)率約為40%

　　● 政策推動(dòng)、產(chǎn)業(yè)需求、數(shù)據(jù)增長(zhǎng)等因素驅(qū)動(dòng)中國(guó)智能算力規(guī)模高速增長(zhǎng)

　　2018至2022年，中國(guó)智能算力規(guī)模增長(zhǎng)迅速，主要原因包括：

　　（1）政策推動(dòng)。期間國(guó)家制定一系列政策，例如《全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》，提出要在全國(guó)范圍內(nèi)推動(dòng)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，智算中心的建設(shè)是其中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。當(dāng)前中國(guó)已超過30個(gè)城市正在建設(shè)或提出建設(shè)智算中心，一般智算中心的起步算力目標(biāo)是100PFLOPS，整體布局以東部地區(qū)為主，并逐漸向中西部地區(qū)拓展。此外，科技部發(fā)布《科技部辦公廳關(guān)于開展國(guó)家新一代人工智能公共算力開放創(chuàng)新平臺(tái)申報(bào)工作的通知》，提出要推進(jìn)AI領(lǐng)域的模型與算法創(chuàng)新工作，加快推動(dòng)國(guó)家新一代人工智能公共算力開放創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)，進(jìn)一步推動(dòng)智能算力規(guī)模的增長(zhǎng)。

　　（2）產(chǎn)業(yè)需求。隨著金融、制造業(yè)、汽車等行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，對(duì)于智能算力的需求持續(xù)增長(zhǎng)。人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用場(chǎng)景愈加廣泛，推動(dòng)了智能算力的增長(zhǎng)。

　　（3）數(shù)據(jù)增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)是推動(dòng)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，而數(shù)據(jù)規(guī)模的快速增長(zhǎng)無(wú)疑對(duì)智能算力提出更大的需求。只有充足的智能算力，才能對(duì)這些大幅增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、處理和分析，從而提取有價(jià)值的信息。根據(jù)中國(guó)電子學(xué)會(huì)，2017至2022年，中國(guó)數(shù)據(jù)產(chǎn)量增長(zhǎng)了32倍，從4ZB增長(zhǎng)至128ZB，極大地帶動(dòng)了智能算力市場(chǎng)規(guī)模的增長(zhǎng)。

　　展望未來，AI技術(shù)在各行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的持續(xù)滲透以及通用大模型的相繼發(fā)布，將極大地拉動(dòng)對(duì)智能算力的需求。隨著ChatGPT帶來的新一代AI浪潮，中國(guó)本土廠商相繼發(fā)布文心一言、通義、盤古等通用大模型，基于大模型的應(yīng)用場(chǎng)景也不斷拓展，根據(jù)國(guó)家信息中心，未來80%的應(yīng)用場(chǎng)景都將基于人工智能，這些萬(wàn)億級(jí)別參數(shù)的大模型以及各種垂直行業(yè)的應(yīng)用將極大地驅(qū)動(dòng)了對(duì)智能算力的需求。從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上看，算力發(fā)展對(duì)于中國(guó)GDP增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用顯著，在2016-2021年期間，中國(guó)算力規(guī)模平均每年增長(zhǎng)46%，GDP增長(zhǎng)9%，這意味著GDP每增加1%，算力規(guī)模約增長(zhǎng)5.1%。

　　2023年開年至今，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展將上升至國(guó)家戰(zhàn)略最高層面，人工智能應(yīng)用、AI大模型等數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)將迎來高速增長(zhǎng)，算力需求增速將進(jìn)一步釋放。假設(shè)2023-2027年期間，中國(guó)GDP增速為5%，GDP每增長(zhǎng)1%，將帶動(dòng)6%的算力規(guī)模增長(zhǎng)，則算力規(guī)模每年增速將維持在30%以上。此外，基于中國(guó)智能算力占比由2016年的3%迅速增長(zhǎng)至2021年的51%，預(yù)計(jì)智能算力的占比將在2023年達(dá)到70%，在2027年達(dá)到88%。因此，我們預(yù)計(jì)中國(guó)智能算力規(guī)模將于2027年達(dá)到762EFLOPS。

　　4、中國(guó)智能算力行業(yè)驅(qū)動(dòng)力：數(shù)據(jù)量

　　● 中國(guó)數(shù)據(jù)規(guī)模的急劇膨脹促使智能算力需求大幅增長(zhǎng)

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息通信技術(shù)的發(fā)展，自2016年起，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛，帶動(dòng)數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)別增長(zhǎng)，中國(guó)已成為全球數(shù)據(jù)資源規(guī)模*、增長(zhǎng)最快的數(shù)據(jù)圈，預(yù)計(jì)到2025年數(shù)據(jù)總量將躍居世界*，全球占比有望達(dá)到27%以上;預(yù)計(jì)到2030年數(shù)據(jù)規(guī)模將達(dá)到4YB以上。

　　智能算力方面，在急劇膨脹的數(shù)據(jù)中，80%以上均為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(文本、圖片、語(yǔ)音、視頻等 )。傳統(tǒng)以CPU為主的芯片年性能提升不超過15%，難以滿足處理視頻、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求，亟需多樣化的智能算力。數(shù)據(jù)規(guī)模的急劇增長(zhǎng)直接拉動(dòng)智能算力需求的大幅增長(zhǎng)，具體可體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

　　（1）數(shù)據(jù)處理需求增加。隨著數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等任務(wù)需要龐大的計(jì)算能力來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、訓(xùn)練和推理，直接拉動(dòng)智能算力需求增長(zhǎng)。

　　（2）模型復(fù)雜度提升。隨著數(shù)據(jù)量的增加，為實(shí)現(xiàn)更高層次的人工智能，更復(fù)雜的算法模型能夠基于海量數(shù)據(jù)得到充分訓(xùn)練。例如，在圖像識(shí)別領(lǐng)域，更大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)需要更深層次、更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來進(jìn)行處理，則需要更高的算力來支持模型的訓(xùn)練和推理。

　　（3）實(shí)時(shí)性要求提高。隨著數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)，一些應(yīng)用對(duì)實(shí)時(shí)性的要求也越來越高。例如，金融交易、在線廣告、智能交通等領(lǐng)域需要實(shí)時(shí)地處理和響應(yīng)海量的數(shù)據(jù)。為了滿足這種實(shí)時(shí)性要求，需要更大規(guī)模的智能算力來保證數(shù)據(jù)的快速處理和決策效率。

　　5、中國(guó)智能算力產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

　　智能算力的產(chǎn)業(yè)鏈的上游主要包括AI服務(wù)器、AI芯片和光模塊等基礎(chǔ)設(shè)施的供應(yīng)商;中游為智算中心服務(wù)與運(yùn)營(yíng)商，主要為云計(jì)算和通信類廠商;下游主要為由AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)的行業(yè)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。

　　6、中國(guó)智能算力產(chǎn)業(yè)鏈上游：AI芯片

　　芯片是計(jì)算機(jī)負(fù)責(zé)執(zhí)行計(jì)算任務(wù)的核心部件，是實(shí)現(xiàn)算力的物理基礎(chǔ)。隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，為了滿足不斷增長(zhǎng)的算力需求，AI芯片的市場(chǎng)需求將持續(xù)上升。人工智能算法需要從海量的圖像、語(yǔ)音、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中挖掘信息，以及AI大模型的訓(xùn)練、場(chǎng)景化的微調(diào)和推理，這些應(yīng)用場(chǎng)景都依賴于海量的AI芯片提供強(qiáng)大的算力支撐。然而，傳統(tǒng)以CPU 為主的通用計(jì)算能力已經(jīng)無(wú)法滿足多樣化的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的需求。

　　因此，采用CPU與AI芯片(GPU/FPGA/ASIC)組成的異構(gòu)計(jì)算方案成為當(dāng)前及未來智能計(jì)算的主流解決方案，這種異構(gòu)計(jì)算方案需要大量的AI芯片，具有優(yōu)秀的并行計(jì)算能力和高互聯(lián)帶寬，支持AI計(jì)算效能的*化。因此，人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展極大地推動(dòng)了AI芯片的市場(chǎng)需求，國(guó)內(nèi)的芯片廠商也是因此受益。目前已有部分本土廠商自主研發(fā)的ASIC芯片實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，例如百度的昆侖芯片、華為的昇騰芯片、寒武紀(jì)的思元芯片等。

　　7、中國(guó)智能算力產(chǎn)業(yè)鏈中游：競(jìng)爭(zhēng)格局

　　● 智算中心建設(shè)由政府主導(dǎo)，以市場(chǎng)側(cè)實(shí)際需求為牽引，引導(dǎo)企業(yè)建設(shè)高附加值智算中心，準(zhǔn)入門檻高

　　在企業(yè)自建的智算中心范疇，智算中心主要由大型云計(jì)算和通信類企業(yè)主導(dǎo)。例如，阿里云是目前的龍頭企業(yè)，其算力相關(guān)專利數(shù)量與算力規(guī)模均位于行業(yè)前列。阿里云擁有4,529項(xiàng)算力相關(guān)的專利以及兩座智算中心，其中烏蘭察布智算中心的算力規(guī)模為3EFLOPS，張北智算中心的算力規(guī)模12EFLOPS，將成為全球*的智算中心，兩座智算中心合計(jì)規(guī)模為15EFLOPS，在業(yè)內(nèi)位于**的地位。

　　● 企業(yè)自建智算中心，主要考量自身業(yè)務(wù)需求及經(jīng)濟(jì)效益兩大方面

　　從企業(yè)自身業(yè)務(wù)需求的角度考慮，云計(jì)算和通信類企業(yè)提供的服務(wù)涵蓋了存儲(chǔ)、計(jì)算、分析、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域，這些服務(wù)對(duì)于智能算力資源有著很大的需求。自建智算中心能夠幫助企業(yè)控制和調(diào)配算力資源，并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，從而滿足自身業(yè)務(wù)發(fā)展和數(shù)據(jù)安全的需求。從經(jīng)濟(jì)效益角度考量，雖然自建智算中心的成本高昂，資金投入通常高達(dá)數(shù)億甚至數(shù)百億元，包括初始投資、設(shè)備維護(hù)、能源消耗、專業(yè)人才等成本，智算中心每年維護(hù)成本可高達(dá)初始建設(shè)費(fèi)用的5%。但是云計(jì)算或通信類企業(yè)可將智算中心用以支持自身業(yè)務(wù)或者向其他企業(yè)提供SaaS服務(wù)，通過付費(fèi)使用的方式實(shí)現(xiàn)盈利。

　　● 未來智算中心行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)格局將維持強(qiáng)者恒強(qiáng)的趨勢(shì)

　　智算中心的建設(shè)由政府主導(dǎo)，考慮到智算中心的高投入、對(duì)于地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的高影響等因素，項(xiàng)目建設(shè)將緊密配合國(guó)家“東數(shù)西算”工程、全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系等建設(shè)指引。企業(yè)獨(dú)立投建智算中心需要政府發(fā)放建設(shè)許可、土地授權(quán)等資源，政府將結(jié)合企業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)需求、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)類型等因素進(jìn)行綜合考量。企業(yè)自建智算中心的門檻水平高，對(duì)于算力需求高的頭部大型互聯(lián)網(wǎng)和通信類企業(yè)將更易獲得投建許可，因此未來智算中心仍將由這類大型企業(yè)所主導(dǎo)。

　　8、中國(guó)智能算力產(chǎn)業(yè)鏈下游：自動(dòng)駕駛

　　自動(dòng)駕駛是汽車智能化和自動(dòng)化的高級(jí)形態(tài)，作為AI技術(shù)備受關(guān)注的重要落腳點(diǎn)，是汽車出行產(chǎn)業(yè)的未來方向之一。自動(dòng)駕駛場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)，需要通過感知融合、虛擬路測(cè)(模擬仿真) 、高精地圖、車路協(xié)同等核心技術(shù)將數(shù)字世界與實(shí)體路況進(jìn)行深度融合，基于人工智能技術(shù)，讓車輛能夠像人類駕駛員一樣準(zhǔn)確地識(shí)別車道、行人、障礙物等駕駛環(huán)境中的關(guān)鍵信息，并及時(shí)對(duì)周圍運(yùn)動(dòng)單元的潛在軌跡做出預(yù)判。

　　自動(dòng)駕駛場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)，需要通過感知融合、虛擬路測(cè)、高精地圖、車路協(xié)同等核心技術(shù)將數(shù)字世界與實(shí)體路況進(jìn)行深度融合，識(shí)別駕駛環(huán)境并預(yù)判周圍運(yùn)動(dòng)單元的潛在軌跡，這需要智算中心提供超大算力支撐。智算中心提供的普惠算力可以極大降低自動(dòng)駕駛所需算力的成本，同時(shí)加速自動(dòng)駕駛新技術(shù)與新產(chǎn)品的研發(fā)、測(cè)試和應(yīng)用。自動(dòng)駕駛需要通過對(duì)車身多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行感知和融合，并在此基礎(chǔ)上對(duì)自動(dòng)駕駛車輛的行為進(jìn)行決策和控制，其中涉及大量AI算法、機(jī)器視覺與傳感器數(shù)據(jù)整合分析、面向各類算力平臺(tái)及傳感器配置方案的適配能力等。

　　此外，自監(jiān)督大模型技術(shù)引入自動(dòng)駕駛，大幅增加智能算力消耗，例如，Tesla構(gòu)建的L2級(jí)別的FSD自動(dòng)駕駛?cè)诤细兄�模型的�?xùn)練使用了百萬(wàn)量級(jí)的道路采集視頻片段，算力投入約為500PD。隨著自動(dòng)駕駛級(jí)別從L2到L4的提升，對(duì)算力的需求將進(jìn)一步提高。