伴随端到端及生成式大模型的应用，已进入智能电动化下半场的汽车企业，正加速向AI公司转型。在这场变革中，算力与算法将成为决定企业未来命运的关键要素。
“小鹏汽车将做未来出行探索者，成为面向全球的AI汽车公司。”在特斯拉FSD即将进入中国市场之际，小鹏汽车董事长何小鹏在赴美体验特斯拉的AI能力在自动驾驶上的应用后，于8月底宣布将公司升级为“小鹏AI汽车公司”。按照计划，小鹏汽车的AI体系包括AI汽车、AI机器人和飞行汽车上，以及AI芯片。
将端到端等应用于汽车业，特斯拉正是始作俑者。自2014年起，特斯拉便推出了自研的辅助驾驶系统Autopilot第一版，随后在2017年发布了功能更为丰富的增强型Autopilot。至2022年11月，特斯拉进一步向北美地区的车主开放了FSD Beta智驾系统的选装。AI的加持也成为特斯拉获得高估值的重要推手。
除了不惜“更名”的小鹏汽车，作为造车新势力的蔚来汽车和传统车企代表的奇瑞等均发力于AI。除智能座舱、智能驾驶之外，AI已进入到“研、产、供、销”等多个领域和环节。
“现在整个公司已经在用AI代码工具去生成一些代码，生产效率已经能提高30%。人工智能最好的应用场景其实就是智能电动汽车行业。”蔚来汽车董事长李斌近日表示，一个成功的智能电动汽车公司，一定要具备AI研发能力和运营能力；一家成功的智能电动车公司，也一定是一家成功的AI公司。
据悉，奇瑞汽车目前也在打造雄狮科技、大卓智能和Next AI研究院，重点攻关智舱大模型、端到端智驾大模型和AI智能管理三大领域，通过AI赋能新产品，实现智能化商业化应用。“随着汽车从交通工具升级为新一代移动智能终端，AI不仅重新定义了汽车，也重新塑造了汽车的管理模式和经营边界。”奇瑞汽车副总经理王琅表示，AI是时代的新动力，是汽车产品实现唯一性和差异性的重要工具。“每个时代都有自己的主要矛盾，也有自己时代的新动能，就像20年前奇瑞坚定地选择自主研发发动机一样，AI一定是奇瑞下一个20年或者40年必须抓住的重大机遇。”
随着AI的应用，汽车需要处理大量的感知数据、决策和控制任务，因此对算力的要求急剧增加。在行业人士看来，进入AI的竞争时代，车企必须要在算力、芯片、算法上形成核心竞争力。
“要完成端到端智能驾驶的研发和训练，起步的算力是1 EFLOPS，算力上要投入巨资，而且要持续投入，围绕着数据、算力、算法形成规模化的队伍。”中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟指出，进入AI时代后，汽车行业最缺乏的是智能计算的基础设施，而不是生产能力。“没有几千或者是上万张卡的算力集群，没有几千上万的算法团队，企业很难在新的赛道上形成竞争力。”
在张永伟看来，除了建设本土的算力之外，还要加快解决国内算力不成熟、配套工具链、生态能力较弱的问题，减少算力在硬件上被“卡脖子”的风险。
数据显示，国内车企现有的算力都在10 EFLOPS以下，到2024年底，中国移动、中国电信、中国联通的规划算力分别是17 EFLOPS、21 EFLOPS和15EFLOPS，三大运营商合计53 EFLOPS，但围绕“端到端”大模型，一家企业需要的理想算力就高达100 EFLOPS。相比之下，特斯拉拥有的算力水平是100 EFLOPS，是所有车企所拥有算力的总和。
按照张永伟的设想，未来应该从四方面加强算力共建共享，提升资源利用效率，一是算力集中，提高模型迭代效率；二是基础模型共享，减少资源重复利用；三是软硬协同，提升软硬件适配；四是生态共建，完善软件开发生态。
发展算力是一个长期的系统性工程，需要整个行业共同构建。江汽集团控股公司董事李明认为，随着智能汽车对大算力的需求日益增长，建议安徽省进一步强化算力中心和云平台建设，使之成为公共服务配套的一部分，赋能企业发展。