在2024年上海国际低碳智慧出行展览会同期，智一科技旗下智能汽车产业新媒体‘车东西’、AI与硬科技知识分享社区‘智猩猩’，联合‘上海市国际展览（集团）有限公司’主办的GTIC 2024中国智能汽车算力峰会于昨日成功举行。

　　活动当天会场人声鼎沸，与会观众与15位嘉宾齐聚一堂，共同见证这场智能汽车领域的重要盛会。

　　在活动现场，线下席位全部满席，还有不少现场感兴趣的听众现场加入，在后排临时加座参会。在线上方面，本次峰会的现场直播达到了近百万播放量。

　　当前，汽车行业正经历着从电动化向智能化转变的革命性飞跃。智能汽车作为未来出行的核心，算力的提升成为推动这一变革的关键因素。高阶智能驾驶产品，如NOA的快速普及，带动了算力需求的显著增长，并逐渐向中低端市场渗透。同时，伴随着大模型技术在自动驾驶、智能座舱等领域的广泛应用，算力需求已从车端扩展至云端。

　　自动驾驶技术的发展也迎来了新的阶段，BEV/OCC+Transformer成为主流范式，未来将迈入端到端自动驾驶的新纪元。这一技术范式的转变，为新玩家涌入自动驾驶芯片赛道提供了良机，市场格局正在重新洗牌。智能座舱领域同样迎来变革，AI定义座舱的概念逐渐深入人心，座舱SoC的算力竞赛日趋激烈，原有市场格局面临挑战。

　　在此背景下，GTIC 2024中国智能汽车算力峰会以“算力为基 驱动未来”为主题，全面探讨中国智能汽车算力领域的最新突破、变革与趋势。峰会设有四大板块，包括高峰论坛、自动驾驶车端算力专题论坛、智能座舱算力专题论坛和云端算力专题论坛。

　　同时，作为与上海车展（AUTO SHANGHAI）单双年轮流交替举办的行业展会，2024上海国际低碳智慧出行展览会（GSA 2024）于6月5日-8日在上海新国际博览中心开幕。本届展会展出面积达6万平方米，共邀请到近200家企业，超过40个国内外知名汽车品牌积极参展。

　　此次峰会的成功举办，不仅为行业内外带来了前沿的技术分享和深度的交流合作，也分享了不同嘉宾对智能汽车产业的理解。

1. 中国智能汽车快速发展 算力成为智能化下半场关键

　　在高峰论坛上，上海车展管理有限公司总经理张晨安首先致辞。她表示，低碳智慧出行展作为上海车展单双年轮流举办的重要行业展会，以“技术引领 跨界创新”为主题，致力于为新能源汽车和智能汽车产业链提供高端产品发布和展示平台。展览会总面积达6万平方米，参展的新能源汽车品牌数量较上届有所增长，并聚焦智能驾驶和新能源汽车产业链生态的构建。

　　▲上海车展管理有限公司总经理张晨安

　　张晨安指出，近年来我国新能源汽车产业发展迅猛，电动化和智能化已成为汽车产业的重要趋势，尤其是芯片算力在汽车行业中的作用日益突出。智能汽车的核心要素是算力，而人工智能、大数据、云计算、5G等新一代数字技术在其中起到了关键驱动作用。随着智能化浪潮的推进，中国芯片企业有望在国际市场上取得更高的份额。

　　随后，智一科技联合创始人兼CEO龚伦常代表峰会主办方致辞。他强调，当前汽车行业已进入以智能化为核心的新阶段，算力作为智能汽车的基石，正在开启全新的局面。此次峰会设置了四大板块，包括高峰论坛、自动驾驶车端算力专题论坛、智能座舱算力专题论坛和云端算力专题论坛，话题涵盖车载算力、端到端、域控制器、操作系统及中央计算等方面。

　　▲智一科技联合创始人兼CEO龚伦常

　　龚伦常还介绍了智一科技在行业内的最新布局和发展情况，并预告了即将于9月在北京举行的全球AI芯片峰会，11月在上海举行的中国生成式AI大会以及12月在北京举行的全球自动驾驶峰会。

　　随后，高峰论坛的演讲环节正式开启，与会嘉宾从高阶智驾、芯片IP、端到端自动驾驶、大模型、舱驾一体、汽车操作系统等多方面进行了中国智能汽车算力发展的分享。

1. 辉羲智能章健勇：可扩展的计算引擎，加速打造中国FSD

　　在主论坛上，辉羲智能联合创始人章健勇率先登台，分享了其对于加速打造中国FSD的看法与实践。

　　▲辉羲智能联合创始人章健勇

　　章健勇表示，高阶智驾的研发压力在于项目的不可扩展。例如，传感器配置变更、摄像头/安装位置变更、多家软件模块合作、多车型少销量、量产时间要求，每个项目都几乎需要投入线性倍增的资源，对时间、费用、人力都提出了更高的要求。

　　所以降本成为了重要考验，同时用户/客户需求也在持续提升。

　　章健勇介绍了国内企业和特斯拉在高阶智驾研发上的差距。他表示，特斯拉领先原因在于已构建一个“算力+算法+数据”的全闭环、自成长的AI数据体系。

　　对此，降本量产交付和自建研发能力，从供应商角度都要完整的支持。章健勇认为，可以从芯片、算法、系统协同设计角度实现可持续的自我增益闭环，拥有适应当前需求和未来演进的多维可扩展性。

　　他也介绍了这一过程中面临的难题：芯片层面，面向未来的算法趋势、感知分辨率提升以及计算任务的多场景并行需求，芯片架构需要代际创新；算法层面，“强感知能力+低成本地图”成为城区NOA的扩城优选；同时，数据闭环是量产高阶智驾开发的最大成本。

1. 安谋科技赵永超：AI加持，Arm车载算力驱动汽车产业智驾创新

　　在GTIC 2024中国智能汽车算力峰会上，安谋科技智能物联及汽车业务线负责人赵永超发表了主题为“AI加持，Arm车载算力驱动汽车产业创新”的演讲。他全面剖析了汽车产业正在经历的空前变革，并就车企如何在“新四化”浪潮中把握先机，借助AI实现高效开发，确保功能安全以及缩短产品上市周期等话题，进行了深入探讨。

　　▲安谋科技智能物联及汽车业务线负责人赵永超

　　赵永超指出，2023年中国汽车产销量双双突破3000万辆，其中新能源车产销量超过950万辆，显示出中国在新能源汽车领域的飞速发展。同时，中国品牌的市场占有率也在不断提升，2023年中国乘用车市场占有率高达56%，新能源汽车占比接近50%。

　　然而，随着市场竞争加剧，车企的利润率持续下降，行业面临着软件复杂度和AI算力需求激增等多重挑战。赵永超强调，为应对这些挑战，Arm一直致力于推动汽车行业的发展，提供了一系列智能汽车增强型IP和软件解决方案，全面覆盖了从汽车MCU的区域控制，到视觉感知、智能座舱、辅助驾驶以及自动驾驶等各个层面的算力需求。

　　Arm技术在汽车领域的深耕已有30余年，早在1990年代便进入汽车市场，并在2000年初推出了具有锁步特性的功能安全CPU。近年来，更是携手生态合作伙伴，推出了SOAFEE计划，通过虚拟原型平台和云基础设施，加速软件定义汽车的开发进程。

　　安谋科技在本土创新方面也取得了显著成果，推出了“周易”、“星辰”、“山海”和“玲珑”等系列产品，支持从10TOPS到320TOPS的AI算力，满足不同客户的需求。赵永超表示， 通过自研业务技术创新和Arm技术授权的并行推进，以及不断扩大的生态合作伙伴圈，安谋科技将继续推动软件定义汽车的发展，帮助客户加速产品上市，降低整体成本。

　　赵永超的演讲为与会者提供了全面的行业洞察和技术分享，展示了安谋科技在智能汽车算力领域的领先地位和持续创新的能力。

1. 商汤绝影赵祥磊：真·端到端，引领AI定义智能驾驶2.0时代

　　商汤绝影智能驾驶产品总监赵祥磊分享了其关于端到端引领AI定义智能驾驶2.0时代的思考。他表示，智驾技术正从AD1.0半数据驱动向AD2.0数据驱动的端到端网络演进。

　　▲商汤绝影智能驾驶产品总监赵祥磊

　　基于模型的感知和基于模型的规控的两段式方案，其缺点在于传输人为定义的显性感知信息，容易造成信息传递的丢失和误差，由此存在性能上限瓶颈。

　　而AD2.0最终的端到端方案，是一个统一的感知决策规划一体化方案。这种方式的优点在于性能上限更高，对复杂交通场景的理解能力以及与交通参与者的博弈交互能力更强。

　　而随着数据/车队数量越来越高，Corner Case出现概率越来越低，车端获取高价值数据的综合效率逐渐降低，因此需要寻找新的数据驱动引擎。那么驱动端到端更高效的话需要去做什么？

　　赵祥磊认为，基于大模型的数据生成 + 端到端仿真能够加速长尾场景数据的获取和端到端模型的迭代。

1. 联想集团武亚强：AI for ALL，从通用计算到车计算

　　联想集团高级总监、研究院主任研究员、车智能负责人武亚强发表了主题为《AI for ALL：从通用计算到车计算》的演讲，详细介绍了联想在车计算领域的最新战略和技术布局。

　　▲联想集团高级总监、研究院主任研究员、车智能负责人武亚强

　　武亚强指出，随着人工智能时代的到来，特别是大模型技术的迅猛发展，汽车产业正迎来前所未有的变革。算力不仅是智能驾驶的重要基石，也是智能汽车进入AI时代的基础设施。联想致力于通过创新的车计算解决方案，推动汽车产业的智能化升级。

　　武亚强强调，大模型技术的快速发展对车计算提出了新的要求。联想通过优化模型调优和算子库，提升AI模型的精度和算力效率。同时，联想还在车载智能体领域积极探索，推动大模型在智能座舱和自动驾驶中的应用。

1. 黑芝麻智能何铁军：舱驾一体的算力挑战和时代机遇

　　黑芝麻智能芯片和架构副总裁何铁军介绍了舱驾一体的算力挑战。他表示，汽车产业变革从上半场电动化进入下半场智能化，而智能汽车芯片在这一变革中继续扮演关键角色。

　　▲黑芝麻智能芯片和架构副总裁何铁军

　　何铁军指出，在这一过程中，架构创新是汽车智能化的主要推动力。他指出，目前跨域融合技术路线正从Multi-Box、One-Box、One-Board到One-Chip持续推进，而One-Chip技术将更加适用于追求极致性价比的中、低端车型。

　　目前国内推出舱驾一体芯片One-Chip方案只有3家，国外企业有英伟达和高通，国内是黑芝麻智能，其中黑芝麻智能的方案相比前两家更具有成本优势。

　　紧接着，他也介绍了舱驾场景面临的算力和成本挑战。对此，何铁军介绍了舱驾一体的终极形态，即采用One-Chip方案，方案最简；芯片采用先进工艺，具有良好的性能、成本优势；座舱、智驾的需求已经成熟，已完成技术探索，技术升级、迭代需求放缓；OEM/Tier1/Tier2全产业链完全具备单芯片舱驾一体方案的软硬件开发、量产能力。

1. 零念科技柯柱良：下一代智能汽车操作系统的思考与实践

　　随后，零念科技创始人兼CEO柯柱良发表了主题为《下一代智能汽车操作系统的思考与实践》的演讲，详细介绍了智能汽车操作系统的最新发展及其在汽车电子电气架构变革中的关键作用。

　　▲零念科技创始人兼CEO柯柱良

　　柯柱良指出，汽车电子电气架构正经历根本性的变革：从分布式控制器演变为智能座舱、智能驾驶和底盘等域控制器；从传统的MCU芯片逐步演变为与高算力的SoC芯片共存。在这一快速变革的时代，如何确保汽车电子系统的高安全性和可靠性，同时满足智能网联的灵活性和扩展性，将成为新一代智能汽车操作系统的核心挑战。

　　柯柱良表示，未来十年，智能汽车操作系统需满足两个关键需求：安全性和成本控制。汽车电子电气架构需要确保系统的可靠性，同时降低成本。例如，整车以太网化可以降低线束复杂度和成本，而中央计算架构可以通过灵活分配算力节点，实现成本优化。

　　柯柱良强调，下一代智能汽车操作系统需具备确定性系统特性，包括确定性通讯和调度，以确保系统的安全性和可靠性。他解释了确定性系统的概念，即任务执行的顺序和时间必须是确定的，就像地铁系统一样，能够精确控制每个任务的执行时间和顺序。

　　最后，柯柱良展望了智能汽车操作系统的未来发展，预计到2025年，整车电子电气架构将实现中央域控制和超脑方案，软件将通过持续的OTA迭代支持更高阶的辅助驾驶功能，最终实现L4级别的全自动驾驶。

1. 智驾车端算力回归理性 汽车中央计算未来可期

　　经历了算力大战之后，自动驾驶车端算力在车企主导的价格战的大背景下，已经逐步回归理性。与此同时，多域融合乃至中央计算也成为当下及未来的探索方向。在车端算力专题论坛，两位技术大咖分别围绕智驾芯片、中央计算机进行了深入阐述。

1. 为旌科技赵敏俊：算力理性背景下智能驾驶芯片的设计挑战和发展

　　为旌科技运营副总裁赵敏俊介绍了算力理性背景下智能驾驶芯片的设计挑战和发展。

　　他表示，2023年之前汽车智驾行业快速发展，技术快速演进的同时需要足够的硬件冗余来支撑，这个阶段大家对于硬件成本并不太关心，但是2023年开始回归到理性的商业化，整个行业都在思考如何降本增效实现商业落地，对于硬件算力的需求也进入了理性选择的阶段。

　　▲为旌科技运营副总裁赵敏俊

　　在这一大背景下，汽车的智驾能力也将从30+万车型逐步下探到拥有更大市场的价格区间，未来的智能化更将成为全系车型的标配，更多的用户将享受到智驾带来的全新体验。在这一大趋势下，更高性价比和合理算力的智驾芯片成为供应链中重要的一环。

　　智能驾驶发展的不同阶段，决定了芯片算力和方案的演进。当前，去激光雷达、无图的技术路线相对明确、用户体验逐步可接受，但是芯片方案仍有很大的优化空间。

　　赵敏俊认为，未来的发展方向是把分散的功能合在一起，高集成度的芯片实现功能的合一，同时通过低功耗设计降低系统功耗，做到自然散热，从而从系统层面降低设计复杂度和成本。

　　但这种高性价比芯片也面临一些挑战，比如多核异构的计算效率和任务调度、存储带宽分配及流控设计、Transformer+BEV算法演进需要新增算力与功耗的矛盾、不同功能安全等级及其数据交互等一系列技术难点，这些都对智驾芯片设计能力的重要考验。

　　同时，赵敏俊分享了大模型发展对智驾行业的影响，特斯拉在硬件层面上有两个关键抓手，高效运行大模型算法的智驾芯片以及Dojo数据中心支撑的高质量数据闭环，通过这两个关键抓手打造智驾的极致体验。这两个抓手也将成为国内企业发展与竞争的重要基础，国内企业只有通过产业链的深度合作实现对特斯拉的加速追赶和超越。

1. 映驰科技赵建洪：汽车中央计算机的“局”和“解”

　　随后，映驰科技产品副总裁赵建洪发表了主题为《汽车中央计算机的“局”和“解”》的演讲，深入探讨了中央计算机在用户价值、车厂价值、生态价值和工程落地等方面的关键作用。

　　▲映驰科技产品副总裁赵建洪

　　赵建洪在演讲中指出，随着汽车智能化的发展，中央计算机的概念逐渐成为行业关注的焦点。传统的分布式控制器架构已经无法满足日益增长的智能化需求，中央计算机作为智能汽车的核心，能够更好地整合和管理车辆的各项功能，提升用户体验和系统效率。

　　赵建洪强调，现代汽车不仅是交通工具，更是多功能的智能设备。中央计算机能够支持车辆在交通、娱乐、办公、生活等多种场景下的应用需求。

　　在车厂价值方面，中央计算机有助于实现汽车电子电气架构的重构，车厂把握研发进度，提升系统的灵活性和扩展性。

　　赵建洪指出，未来的中央计算机将不仅限于车端，还需与云端协同工作，通过云端的强大算力支持，实现更丰富的功能和更高的计算效率。

　　此外，赵建洪也谈到了中央计算机在工程落地中的挑战。当前，行业面临研发工作量大、成本高、资源整合难、研发人员能力不足等问题。尽管如此，映驰科技已经在中央计算机开发方面取得了显著进展，并推出了一系列开发套件和平台软件，帮助车厂和开发者加速产品落地。

　　最后，赵建洪展望了中央计算机的发展前景，预计未来两三年内，行业将逐步提升能力，推动中央计算机的广泛应用。各大车厂也在积极开发自己的操作系统，为中央计算机的到来做准备。云原生的开发方式依托中央计算机的普及将成为未来趋势，通过平台化的应用开发，实现更高的经济效益。

1. 智能座舱迎大变革 行业玩家共探发展新趋势

　　在智能汽车革新的浪潮中，智能座舱作为人车交互的核心，正迎来前所未有的变革。在当下，算力如何驱动座舱发展新趋势，在智能座舱算力专题论坛中，与会嘉宾给出了他们的见解。

1. 博泰车联网张杰：基于先进算力平台的汽车智能化场景创新与实践

　　博泰车联网CTO张杰带来了关于基于先进算力平台的汽车智能化场景创新与实践的分享。他表示，中国汽车产业的发展已走过电动化上半场，下半场将由智能化驱动渗透率提升。

　　▲博泰车联网CTO张杰

　　以智能座舱为底座，融合高级辅助自动驾驶、车身功能、网关、5G、V2X 的中央计算平台是下一代智能汽车架构的核心系统之一，助力简化传统整车电子电气架构的信号矩阵以及功能结构，为实现智能汽车成为情感空间提供整车的硬件平台以及软件平台基础。

　　张杰介绍了四种智能汽车E/E架构及芯片配置方案，分别是分布式、域集中式、中央集中式（多块SoC）、中央集中式（单块SoC）。

　　其中成本较高的域集中式和成本最低的中央集中式（多块SoC），将是未来3-5年主流的架构与芯片配置方案，且会长期并存发展。张杰表示，车企需要基于自身技术实力、主打车型定位、成本收益考量等，选择合适的方案。

　　而对于成本较低的中央集中式（单块SoC），张杰认为其短期内不会成为主流，主要考虑到全球格局，芯片供应不确定性大、汽车行业价格战，降本压力大、智舱芯片算力过剩，大算力应用仍未成熟等原因。

　　在最后，张杰表示，博泰车联网立志成为下一代立足中国放眼全球的智能化Tier 1，他介绍了博泰车联网的核心优势，博泰OS及AI语音将基于生成式AI大幅度提升人机交互体验，应用算法积累将进一步释放，推动博泰成为汽车智能化与LLM之间的“摆渡人”。

1. 亿咖通龚思颖：大模型与中央计算，解锁未来智能汽车的无限可能

　　随后，亿咖通科技产品高级总监龚思颖发表了主题为《大模型与中央计算：解锁未来智能汽车的无限可能》的演讲，深入探讨了大模型与中央计算融合在汽车智能化中的应用前景。

　　▲亿咖通科技产品高级总监龚思颖

　　龚思颖指出，当前大模型在汽车领域的应用已经大量涌现，但受限于车端的存算能力，应用仍存在诸多制约。中央计算与大模型的融合有望克服这些限制，为汽车智能化带来更多可能性。

　　龚思颖回顾了大模型行业的最新进展，提到OpenAI和谷歌在5月分别发布了最新的大模型技术。多模态计算和端到端语音通讯成为亮点，显著提升了大模型的交互能力和情感化表现。

　　同时，龚思颖介绍了大模型在汽车领域的主要应用，包括智能驾驶、智能座舱和售前、售中、售后的全生命周期服务。大模型的应用不仅提升了语音交互的精准度和情感化，还改善了客服和虚拟助手的智能化水平。此外，大模型在智能驾驶中的应用体现在训练、数据标注和算法感知能力的提升，特别是在仿真训练中解决了许多长尾问题。

　　龚思颖指出，大模型在汽车上的应用面临数据采集困难、算力不足和数据传输效率低等挑战。当前的车端架构难以支持大模型所需的高效数据处理和实时计算。

　　为解决上述问题，龚思颖提出中央计算是大模型“上车”的基石。中央计算架构能够集中算力，进行海量数据计算和高效的数据传输，从而显著提升大模型在车端的应用效果。

　　而在未来汽车舱内发展的角度，龚思颖强调，只有在驾舱一体的大模型架构下，才能实现拟人驾驶

　　龚思颖的演讲展示了亿咖通科技在大模型与中央计算融合方面的前瞻性布局和技术创新，彰显了亿咖通科技在推动汽车智能化进程中的决心和实力。

1. 智达诚远安艳：单SoC舱驾融合软件平台的挑战与实践

　　智达诚远（诚迈科技子公司）市场及产品规划副总裁安艳围绕单SoC舱驾融合面临的机遇和挑战，以及智达诚远的创新实践和思考等话题进行了探讨。

　　▲智达诚远市场及产品规划副总裁安艳

　　她表示，关注智能驾驶和智能座舱体验日渐成为用户购车的重要考量因素，但智能化推进过程中还存在着关键基础技术（操作系统、AI等）欠缺、成本高、体验差等问题。在此时代背景下，可降本减重、提质增效的单芯片舱驾一体方案应运而生。

　　伴随着整车电子电气架构从单域到跨域融合升级，软件的重要性及复杂度越来越高。单芯片舱驾一体方案量产落地的挑战和难题大都集中在软件上面，包括系统安全、软件架构、数据共享、算法集成、弹性扩展、时间同步等。跨域融合的软件平台将是主机厂快速部署舱驾一体的核心关键。

　　最后，安艳分享了智达诚远汽车操作系统团队（2000余位基础软件专家）打造的整车操作系统峰昇OS，以及团队针对以上挑战在软件定义硬件创新（NPU、GPU、ISP等）方面的探索和实践。

1. 云端算力重要性凸显 助力大模型和仿真测试

　　在大模型、端到端自动驾驶等技术热潮，以及高阶智驾加速渗透等多种因素的带动下，云端算力之于自动驾驶开发测试的重要性正在凸显。来自首都在线、沛岱汽车的两位专家，分别从智算云、仿真测试的角度进行了分享。

1. 首都在线吴锦晟：新一代智算在线服务平台加速大模型应用

　　随后，首都在线智算生态副总裁吴锦晟发表了主题为《新一代智算在线服务平台加速大模型应用》的演讲，深入探讨了如何通过智算云平台推动大模型在智能汽车领域的应用。

　　▲首都在线智算生态副总裁吴锦晟

　　吴锦晟表示，当前我们正处于一个全新的AI时代，AI技术的快速迭代和规模增长为智能汽车行业带来了前所未有的机遇。AI不仅是一个工具，更是重新定义整个行业的核心技术。公有云服务作为AI技术的承载点，为智能汽车提供了强大的云端计算能力。

　　吴锦晟指出，生成式AI和GPT等技术将为智能座舱和自动驾驶带来更好的交互体验。未来五年，大模型的应用参数规模将呈指数级增长，用户和应用的规模也将大幅增加，推动AI产业链的快速发展和算力的普惠化。

　　在多元算力和统一调度的相关策略上，吴锦晟强调，首都在线不仅依赖英伟达的算力，还整合了多种国产芯片，形成了多元算力体系。此外，首都在线通过AI全球网络（AIDU）实现了统一调度，提供广域模型的快速分发和加载服务，优化大模型的部署能力。

　　吴锦晟的演讲展示了首都在线在智算云平台和大模型应用方面的前瞻性布局和技术创新，彰显了公司在推动智能汽车技术进步中的重要作用。

1. 沛岱汽车王晓慧：基于云端算力的海量仿真测试

　　沛岱汽车云仿真产品负责人王晓慧带来了如何让云端算力助力海量仿真测试的分享。王晓慧表示，测试验证是自动驾驶商业化的“卡脖子”问题。

　　▲沛岱汽车云仿真产品负责人王晓慧

　　她表示，L3 以上高等级自动驾驶需13.8 亿公里测试里程，如果以2元/km来计算，实际道路测试需要27.6亿元，而仿真测试仅需要1.38 亿元完成，因此只有仿真才能快速经济迭代数十亿测试公里数。

　　她表示，仿真数据赋能测试的“更快、更高、更强”，即仿真测试速度快、场景覆盖度高、仿真还原能力强。

　　同时，她还指出了云端算力在自动驾驶领域能够帮助解决的问题，即计算资源有限、可扩展性不足、测试覆盖率限制。

　　王晓慧还介绍了仿真运行的三个阶段。仿真运行前可以进行场景数据生成与准备，仿真运行时可以进行云端调度与计算，仿真结束后可以得到评测报告与数据回放。

　　接着，王晓慧还结合云端算力介绍了沛岱汽车的产品特点以及公司今后的重点研究方向。

　　针对用户需求，沛岱汽车自研了一款递归式无限随机场景生成器，目前产品迭代了两代。第一代产品主要特点是以道路为单位，无限随机生成场景，对场景的组合方式其实是把能够组合场景的元素、道路元素做一个水平分布，采用随机的算法进行组合，这种程度就能比较大概率遇到Corner Case。

　　第二代产品对比一代产品主要有两个方面的升级。其一是渲染引擎做了极大的升级，从画面逼真度上来看，它远超一代。其二是道路的生成方式发生变化，原来是道路级的生成，现在变成了地块级别的生成。用户在使用之前可以根据需求对场景组成元素进行配置。

　　结语：算力基座助推智能汽车产业蓬勃发展

　　随着中国智能汽车产业的快速发展，行业对于算力需求也在不断增长，算力的快速增长也催生了技术的持续迭代，整个行业迎来了新的发展机遇。

　　在新能源汽车智能化转型的背景下，多位行业大咖通过多维度的探讨和展示，为行业从业者提供了宝贵的经验和见解，推动了智能汽车产业的新思路。

　　相信随着中国智能汽车产业的不断发展，在未来会有更多的玩家加入智能汽车产业链之中，为中国新能源车产业贡献更多的力量。