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财联社10月5日讯（记者 徐昊）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。

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。

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。

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。

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　　“目前半导体周期仍处在下行阶段。”汇丰晋信科技 ➣先锋股票基金经理陈平分析，半导体基本上3-4年为一个周期，而 ✌且是一半上行一半下行 ♓，或者上行多一点，下行会快一点 ➣。按照历史 ❌规律，当半导体周期第一次出现负值时差不多7个月见底 ♓。因此，全 ♑球的半导体周期可能会在明年中期见底，行业重新向上后预计会有很 ❓多机会。

　　本报记者 成仿吾 【编辑:彭光谦 】