題：汽車研發(fā)過程中應注意算力消耗

作者 張松 思特沃克(Thoughtworks)中國區(qū)CEO

(資料圖)

張松 中新經(jīng)緯 孫慶陽攝

可持續(xù)發(fā)展已成為各行業(yè)的戰(zhàn)略主題，汽車領(lǐng)域該如何有效達成？主要有以下幾個重要維度：

從汽車產(chǎn)品研發(fā)角度，該如何在研發(fā)過程中做到低碳？包含汽車研發(fā)重點部分如智能座艙和自動駕駛。實際上，這兩部分背后需要強大的人工智能來發(fā)揮作用，還需要強大的算力，而算力則來自于數(shù)據(jù)中心的建設(shè)。

國家“東數(shù)西算”的啟動，具有前瞻性。為未來人工智能大爆發(fā)奠定了設(shè)施基礎(chǔ)。但同時，它也是一個耗能大戶。在過去幾年，計算行業(yè)或與人工智能相關(guān)的行業(yè)，能耗增長速度相對其他行業(yè)來說是最快的。為了能更好地做到環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展，汽車在研發(fā)過程當中，應該注意算力的消耗。

從生態(tài)角度來看，汽車在行駛中，它的生態(tài)能耗的主要維度是供應鏈，每一家汽車廠商在上下游都有N多的零配件廠商和分銷廠商。需要能夠端到端的、可持續(xù)關(guān)注整個生產(chǎn)物流過程中的碳足跡，并從產(chǎn)業(yè)鏈的角度去關(guān)注可持續(xù)。

從應用角度，不管是車隊的應用場景還是個人用戶的應用場景，都存在很多降碳機會，如車載電池是否可以反哺電網(wǎng)，在電價高時，用碳積分來鼓勵消費者更好、更有效地去使用汽車，減少高峰期的能耗。

而最重要的是運營角度，如何通過數(shù)字化的手段來收集碳足跡，收集能耗相關(guān)數(shù)據(jù)，智能地去優(yōu)化、去跟蹤，為未來的外部審計、法律法規(guī)的制定，提供相應的技術(shù)支撐。在汽車領(lǐng)域，我們有整車體驗策略樹的解決方案，我們也進入到二、三線的制造業(yè)企業(yè)，幫助他們加快數(shù)字化進程。

近期，有學者建議五年內(nèi)禁售燃油車引熱議。到底該在什么樣的時間點禁售燃油車呢？我認為，這應由國家有關(guān)部門深入調(diào)研并針對實際情況，有計劃、有步驟制定相應規(guī)劃，而不該感情用事。歐洲曾制定了較早的禁售燃油車時間表，中國是不是要勝過它、匹配它，我覺得并不是。中國應該有自信，通過對中國市場、消費者以及制造業(yè)的科技發(fā)展水平的評估，有節(jié)奏地確定如何退出燃油車。

回看中國在燃油車時代所制定的國標，其目標并不是因其他國家而來的，中國因地制宜地根據(jù)實際需求和發(fā)展水平而定。而且，這種“急剎車式”的停產(chǎn)建議，也會帶來相關(guān)企業(yè)大面積的失業(yè)風險。(本文據(jù)張松在第七屆世界智能大會中的采訪整理。) (中新經(jīng)緯APP)

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