世界第一辆机械驱动的汽车Fardier de Cugnot，是1769 年法国发明的。到了1900年的时候，美国的汽车工业产量不如法国，质量也不如法国。
为什么最终是福特的T型车，成为“世纪之车”，开启现代汽车工业轰轰烈烈的百年浪潮？
如今我们已经知道了答案，原因是福特下大力气打造的流水生产线。
这种更现代的工业化生产方式，碾压了当时法国每一辆车零件都靠手工打造的昂贵且低效的传统模式，让Model-T成为世界首款量产乘用车。
让我们再来想象一下汽车产业的明天。
都说汽车转型“上半场是电动化，下半场是智能化”，如今世界正加速迈向AI时代，汽车智能化将接过工业化的“接力棒”，开启汽车行业的下一个百年浪潮。
那么问题来了，“大模型+大算力+大数据”正成为智能汽车的标配，如果没有AI算力的持续高效供给，国产智能汽车的全球竞争力会被极大削弱。
那么，智算基础设施，中国车企是否做好准备了呢？
9月10日，脑极体跟随异构智算生态产业联盟的成员代表、专家学者、政府官员、媒体等，一起走进吉利，参观了位于浙江宁波的极氪总装车间和吉利研究院。各界人士借助此次机会，实地探访与深度交流，共同探索异构智能计算技术对算力经济的加速可能性。
让中国智能汽车加速飞驰，异构智算是第一驱动力，车企乃至政产研各界将如何行动？关乎未来的草蛇灰线，已经在此次交流活动中浮现出来。
中国人对基础设施的重视，可谓是刻在DNA里。《诗经·小雅》中就有，“我马维骐，六辔如丝。载驰载驱，周爱咨谋”的句子，意思就是驾着马车周游列国，咨询治国良谋。
面对方兴未艾的算力经济，各行各业的计算场景和应用井喷，当务之急就是夯实智算基础设施底座。
以吉利汽车为例，在2021年就发布了智能吉利2025的战略，思考如何在电动化的基础上做好智能化。
吉利汽车研究院人工智能中心主任陈勇博士提到，“那时候我们第一个思考的就是要做智算中心。车辆智能化场景的研发运营需要一个强有力的算力底座，新能源车的下半场是智能化，算力是智能化产业的第一生产力”。
然而在全球算力供应链和计算生态的种种影响下，智算基础设施的复杂性，给企业带来了不少挑战，主要体现在三方面：
一是需求多样化。需求多样、成本平衡，要求企业必须部署和管理各类算卡，有的高并发用于大模型训练，有的强浮点用于推理，有的低功耗高可靠用于边缘……多样化算力资源的调度、管理、调优更加复杂。
二是生态多元化。算力领域群雄割据，不同的架构、指令集、通信协议等，生态相对封闭，在硬件接口、软件接口和编程模型方面存在差异，比如异构专有的独特指令集、接口等，给企业AI应用创新，带来了复杂性和难度。
三是集群规模化。智算中心集群从千卡迈向万卡、五万卡、十万卡，故障率、技术难度都会指数级上升。
面对上述挑战，中国信通院云大所所长、异构智算产业生态联盟顾委何宝宏认为，异构计算未来肯定是异构智算，而异构智算将会呈现开放、融合、聚合的特点。其中，开放要求智算中心从硬件到软件、从芯片到架构、从建设模式到应用服务都应该是开放的、标准的；融合是指以搭载多种类型的芯片，提供多元的能力；聚合则要求智算中心的建设需求在超大规模前提下采用领先的技术，保证自身的先进性。
总结一下，异构算力为中国智能汽车注入第一生产力。但异构智算究竟怎么实现？车企能用得起异构算力吗？这成了大家关心的下一个问题。
让人欣慰的是，此次“走进吉利”活动中，我们切实感受到了中国车企在智能化方面的奋进，以及智能算力为汽车行业带来的变化。
何宝宏所长感叹道：“吉利参观学习，给我印象很深的，工厂都是一些年轻人，另外他们穿的衣服都很干净，身上没有油污，和想象中的工厂里满身油污的老师傅是完全不一样。”
窥一斑而知全豹，吉利汽车已经进阶为高水平的智能化、自动化生产模式。
以当前火热的大模型为例，吉利汽车的陈勇博士在活动中，详细介绍了目前的实践和探索，或许你会发现，原来大众以为的新事物“大模型”，已经在中国汽车行业扎根这么久、走得这么远了。
简单来说，吉利汽车在AI大模型方面的探索始于2021年，三年多的时间，沉淀了以下实践：
1.大模型+自然语言交互。吉利汽车正在改变传统语音、GUI的交互模式，基于大模型的强大理解能力和自然语言交互能力，让乘客通过自然语言就能完成控制，甚至不需要语音，借助多模态识别，比如孩子坐在后排看书，智能系统能理解并把后排的阅读灯打开。
2.大模型+ 内容生成。传统车载应用，只能提供既定内容，而大模型的生成能力，带来了千人千面的定制化服务。吉利汽车的音乐模型，就可以根据每一首歌的歌词，生成相关的意境，让车载娱乐体验更有沉浸感。
3.大模型+企业智能体。除了用户端，大模型也被用在了吉利汽车的生产端，来提升研发效率。陈勇博士介绍道，“吉利的工程师需要做大量的工作，比如解读行业标准、检查语法错别字、对比前后差异，涉及的专业知识和术语很多，以前只能靠同事去做，现在可以安排大模型去做。吉利汽车构建了大量的智能体，来提升组织效能”。
不难发现，大模型已经在汽车行业的不同应用场景中落地。这也意味着，异构算力的使用成为常态。
而这也是吉利汽车当前所面临的困惑。
陈勇博士提到：“AI大模型目前存在的几个问题我觉得是成本高、算力高、功耗大、迭代快，不是所有的人、所有的场景都去消费这样的模型。”
美国通用汽车公司管理顾问查尔斯吉德林曾提出过一个法则：发现问题，就解决了一半。这句话恰好可以用在吉利汽车的异构算力挑战上。此次活动中，我们也看到了问题在被政产研各界积极地解决。
总结一下，有三驾马车的牵引，拉动吉利汽车的异构算力不断增长，为智能汽车注入生产力：
第一驾马车：政策牵引。
“为了能够在算力领域占据一席之地，无论是政府还是企业都在积极作为。”浙江省经济和信息化厅云计算与大数据产业处一级调研员陈越峰介绍，浙江高度重视算力发展和人工智能，并率先提出了“算力强省”，通过优化算力设施、深化算力应用、高质量发展算力产业等举措全面推进算力发展。
浙江省的算力基础设施，采用适度超前的原则，智能算力已经占到了全省算力总规模比重的80%以上，有望为吉利汽车等智能化升级中的企业，解决算力瓶颈。
第二驾马车：企业牵引。
吉利汽车自身非常重视异构智算底座的建设。陈勇博士提到，“当吉利思考如何从电动化到智能化时，我们首先觉得，应该有一个算力底座，没有算力底座相当于车没有芯片，没有芯片还谈什么智能化”。
所以，吉利投入了大量资源，在2022年7月建成了全球车企首个“云-数-智”一体化超级云智算平台—星睿智算中心。据了解，这是国内车企中自建设备规模最大、综合算力领先、业务覆盖领域最全面、智能化支撑能力最强、最高安全级别的智算中心。在这一智算基础设施的支撑下，吉利汽车积极投身智能应用创新，以及相关软硬件技术的研发。
第三驾马车：技术牵引。
如前所说，智算中心也面临着算力多样化、架构多元化等异构挑战，还要在超大规模前提下采用领先的技术，保证自身的先进性。陈勇博士透露，通过和联想合作，研发打造了新一代高性能智算平台，能够在最低能耗下开发出更多尖端技术。
来自计算行业的技术创新，成为吉利解决异构算力问题的助力。活动期间，联想中国基础设施业务群战略总监黄山透露了一个跟吉利合作的回忆：原来，吉利星睿仿真平台不仅算力非常高，而且能效也是车企里面拔尖的，是绿色高性能集群的示范，联想的液冷技术在其中做了一些贡献。
由此不难得出结论，吉利汽车的智能化升级和大模型探索，之所以顺利开展，异构算力是必要的前提条件。
说了这么久，那中国汽车行业能够造出智能时代的“世纪之车”，像T型车那样，开启汽车行业的下一个百年辉煌吗？
坦率地说，中国汽车行业正在努力的路上，并且是最有希望造出“世纪之车”的。从吉利汽车身上就可以明显地感觉到，中国新能源汽车已经形成了相当成熟完善的产业链与全球品牌，并在电动化、智能化趋势上保持创新领先。
当然，要实现“世纪之车”的远大梦想，我们还需要做好必要的准备工作。异构智算生态，就是必须首先闯过的一关。
为什么这么说？“世纪之车”有几个特征：市场占有率高、保有量高、受众广阔，具备规模化的影响力。这就要求产品具有成本优势和价格优势，而智能汽车的研发制造生产等综合成本结构中，异构算力是不容忽视的。
中国车企必须进一步提升算力供给、降低算力成本。这涉及异构计算的各种软硬件，仅靠一家车企或汽车行业本身是孤掌难鸣的，需要凝聚产业生态各方的力量来推动解决。
异构智算生态产业联盟正在这种背景下成立的。
今年4月，联想集团与中国智能计算产业联盟共同发起成立异构智算产业生态联盟，意义也就在此。联想集团副总裁、联想中国基础设施业务群总经理、异构智算产业联盟理事长陈振宽表示，未来，联想将坚持围绕“一横五纵”战略布局，持续推出稳定高效，绿色节能，覆盖通用、AI、科学算力的全场景产品方案，并围绕AI基础设施，全力构建联想万全生态，助力中国千行万业客户智能化转型，携手共赴智能时代的高质量未来。
业内人士感叹道，回顾20多年计算行业的发展，以前企业自己做大做强就可以了，但随着国际形势的变化，产业智能化的需求，计算行业也需要领导者牵引，大家抱团取暖、合作共赢。比如异构计算领域，联想站出来挑起大梁，同时异构智算产业生态联盟、中科院计算所等产研机构给予支持，大家共同把优质的产品和人才聚到一起，这也是吉利汽车等行业用户的，来合力解决它们在异构智算上遇到的挑战。
通过生态聚力，共同推动智算行业的优质发展，让车企不再为异构算力而忧虑。作为全球领先的AI基础设施提供商，联想正在积极推动智算生态的构建。联想也正依托“一横五纵”战略持续推动算力基础设施领域的创新，并联合产业头部生态伙伴共建联想万全生态，助力中国千行万业客户智能化转型。
各方合力下，一个异构智算的产业生态，正由此诞生；新质生产力，在此地释放；中国汽车智能化的脚步，在此时加速。“世纪之车”，终将不再遥远。
以异构算力为第一生产力，中国汽车正在智能化的路上飞驰，全球汽车产业正在迎来一个全新的开始。
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