算力取代马力，数据成为新燃料。据智能汽车展了解，2025年智能汽车竞争已进入以EFlops为计量单位的云端竞赛，训练里程开始以十亿公里计。2025年，中国汽车行业的竞争焦点正在发生根本性转变。随着“金九银十”销售旺季的到来，各大车企不再仅仅围绕价格、配置或续航里程展开竞争，而是将战火引向了智能驾驶的更深层次——大模型研发能力与云端算力储备。行业正在经历从“驾驶辅助”到“智能驾驶”的关键跃迁。华为、小鹏、理想等头部企业纷纷推出新一代智驾系统，参数规模达到数十亿甚至千亿级别的大模型成为标配。这场竞赛的背后，是车企从硬件定义汽车到软件定义汽车，最终迈向AI定义汽车的产业变革。

一、算法革命：智能驾驶进入“大模型时代”

智能驾驶技术正在经历一场范式转移。2025年，主流车企纷纷摒弃传统规则式算法，转向端到端大模型技术路线。华为ADS 4.0采用WEWA架构，小鹏、理想等企业选择VLA路径，而地平线与Momenta则专注于强化学习技术。不同技术路线背后，是行业对实现真正智能驾驶的不同思考。模型规模呈现指数级增长。车端模型参数突破十亿级门槛，云端模型更是达到百亿甚至千亿规模。这种增长不仅体现在参数数量上，更带来了质的飞跃。新一代系统展现出更强的泛化能力和场景适应力，能够处理更多长尾场景，大幅降低人工规则编码的复杂度。

二、算力军备竞赛：EFlops成为新计量单位

智能驾驶竞争已经从道路延伸至云端。头部车企的算力储备纷纷突破10 EFlops大关，吉利星睿智算平台算力超过23 EFlops，理想和奇瑞也都达到13 EFlops。这种算力投入规模甚至超出了行业早期的预测。训练一个顶级智能驾驶模型所需的计算资源，已经堪比训练多个大型语言模型。车端算力需求同步飙升。从早期的几十Tops，到如今的数百甚至上千Tops，计算需求在两年内增长了近十倍。高分辨率摄像头、激光雷达等传感器每天产生数TB数据，对计算平台提出了极高要求。

三、数据困境：价值挖掘取代规模收集

随着智能驾驶车辆普及，行业面临新的挑战。头部企业积累的实际路测数据已超过十亿公里，但有价值数据的密度却在下降。MPI（平均干预间隔里程）增速开始放缓，表明简单增加数据规模已不能带来明显性能提升。行业需要更精细化的数据挖掘和价值提取能力。传统处理方法面临瓶颈。在海量数据中寻找特定场景犹如“大海捞针”，需要新的技术手段。向量检索等新兴技术正在被应用，检索效率从千级别提升至十万级别，大幅提高了数据利用效率。

四、基础设施重构：智能驾驶迎来云原生时代

智能驾驶的发展正在推动汽车行业基础设施重构。华为云等企业推出专为智能驾驶打造的云计算基础设施，提供从模型训练到仿真测试的全栈服务。CloudMatrix384超节点等专用硬件出现，将384颗昇腾NPU和192颗鯤鹏CPU通过高速网络互联，形成超级AI服务器，单卡推理吞吐量达到2300 Tokens/s。专有汽车云专区成为新趋势。华为云贵安汽车专区提供低时延、高可用的计算服务，车云时延降低60%，可用性达99.999%，满足智能驾驶对实时性的严苛要求。

五、产业重构：传统车企与科技公司深度融合

智能驾驶大模型时代正在重塑汽车产业格局。传统车企面临转型压力，科技公司则获得新的入场机会。长安汽车选择与华为云合作，搭建智能驾驶训练平台；奇瑞自建天穹智算平台，算力超过13 EFlops。不同企业选择了不同的技术路径，但都在向大模型研发转型。研发组织模式发生变革。传统瀑布式开发被迭代式开发取代，OTA升级成为标准能力。车企需要建立全新的研发体系和人才结构，适应大模型时代的开发节奏。目前，全国已有超过5000万辆智能网联汽车接入云端平台，这个数字仍在快速增长。华为云等基础设施提供商正在构建覆盖全国的智能驾驶算力网络，三大专区协同联动，为智能驾驶研发提供坚实支撑。

智能汽车展认识到，大模型不仅改变着车辆的行为方式，更在重塑整个汽车产业的竞争格局和生态系统。那些最早完成转型、建立起算力优势和数据优势的企业，将在未来的市场竞争中占据主导地位。

来源：维科网

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