4nm不是堆算力,而是为L3/L4自动驾驶铺路
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05-29 00:24
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为下一代自研芯片奠定基础,理想汽车发布端侧大模型“软硬协同设计定律”近日,理想汽车联合国创决策智能技术研究所正式发布端侧大模型“软硬协同设计定律”,提出面向车载与边缘场景的大模型软硬一体化设计方法,为下一代智能驾驶芯片的架构定义提供了系统性理论基础。此次成果不仅是一项理论创新,更是理想汽车在辅助驾驶全栈自研能力建设中的重要里程碑。从模型到芯片的联合设计能力,标志着理想汽车在算法与硬件深度融合方向上实现关键突破。在辅助驾驶迈向全场景化的关键阶段,车载算力平台面临一个核心悖论:一方面,以大语言模型为核心的视觉-语言-行动(VLA)系统需要更高的认知能力,让车辆像人一样理解环境、做出判断;另一方面,车规级芯片在功耗、散热与成本方面都有严格限制,传统通过“堆算力”换智能的方式已难以持续。通俗来说,要让车辆拥有更聪明的“超级大脑”,却不能无限增加“大脑容量”。因此,未来竞争的关键不再是谁用更贵、更多的芯片,而是谁能在有限资源下,把每一分算力都用得更聪明、更高效。围绕这一核心挑战,全球多家科技巨头都在积极探索“软硬协同设计”的新路径,而理想汽车通过产学研深度融合,推动中国技术在全球竞争中占据话语权。此次发布的“软硬协同设计定律”首次建立了可量化、可预测的软硬协同数学框架,通过对模型精度与推理延迟进行联合建模,实现算法架构与硬件资源之间的系统级优化匹配,打破了传统“先设计芯片、后适配算法”或“先开发算法、再寻找硬件”的割裂模式。在成熟车载平台上的验证结果显示,在保持相同推理延迟的前提下,协同优化后的模型精度实现了显著提升。这一成果证明,智能水平的提升并不必然依赖更高算力,而可以通过算法与硬件的深度协同实现系统能效跃迁。基于此研究,理想汽车正在推进的下一代自研智能驾驶芯片,将以算法需求为原点进行架构定义,在设计层面原生支持稀疏计算、动态资源调度与混合精度推理,打造面向车载VLA系统的“算法原生芯片”,实现更高能效比与更强智能表现。未来,理想汽车将持续深化算法与芯片协同创新,推动端侧大模型在辅助驾驶场景中的规模化落地,为用户带来更安全、更高效、更智能的出行体验。论文标题:Hardware Co-Design Scaling Laws via Roofline Modelling for On-Device LLMs作者团队:理想汽车 & 国创决策智能技术研究所论文地址:网页链接
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好家伙,比亚迪又上央视“科晚”秀肌肉了!比亚迪杨冬生整了三面夹击泊车和窄道刀片路这俩极限场景,搭载比亚迪天神之眼辅助驾驶的车,自己就能丝滑通过,简直像是驾校教练下岗再就业现场啊!这波操作全靠比亚迪自研的璇玑架构和天神之眼辅助驾驶,把驱动、转向、制动这些系统全打通了,实现智电融合控制。天神之眼不是要取代司机,而是给安全上双保险,守护每一次出行。比亚迪行业第一家敢给智能泊车兜底,7万级的海鸥也能用上辅助驾驶,全民普及属实良心。现在搭载天神之眼的车已经超过250万辆,有效里程突破1.5亿公里,还有AI在虚拟场景疯狂训练,难怪越来越老司机。期待比亚迪通过持续技术创新,带来更多科技与艺术的创新演绎~
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