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人工智能

吉利阿里云发起“2023全球智能汽车AI挑战赛”

智能   模型   吉利   汽车   驾驶  
财经网 2023-12-01人工智能
2000余人参赛,2023全球智能汽车AI挑战赛引爆行业关注……

在新能源电动化时代,融合了汽车工业、人工智能、云计算等前沿技术的智能汽车正以惊人的速度发展,从出行工具向智慧空间转变。

目前,自动驾驶的需求也面临井喷。 海量数据的实时处理、人工智能和仿真平台技术的深度升级、大规模智能驾驶模型的加速研发,带来了算力和人才需求的爆发式增长。 基于未来行业发展趋势和布局,吉利汽车集团、阿里云、NVIDIA联合发起本次“2023全球智能汽车AI挑战赛”,旨在探索和推动智能汽车技术发展,打造更安全、更智能的汽车。 ,绿色出行。

目前,本次比赛预赛已圆满结束,吸引了来自全球12个国家的2700余名选手报名。 参赛选手是来自北京大学、中科院、武汉大学、复旦大学等国内外高校以及数十家知名企业的开发者。 玩家在天池平台上激烈角逐,已完成万余条评价,持续引起业界关注。

探索AI大车型前沿赛道,汇聚智能汽车云创新人才

本次比赛分“AI大模型检索问答”和“智能驾驶汽车虚拟仿真视频数据理解”两个赛道进行,在阿里云天池平台上实施。 其中,“AI大模型检索问答”赛道,选手利用同易钱文的大模型打造优秀的模型算法; 在“智能驾驶汽车虚拟仿真视频数据理解”赛道中,他们将体验本次比赛的准备工作。 全新的模拟视频数据集也是业内为数不多的利用视频数据感知和理解的竞赛题之一。

本次大赛汇聚了来自吉利汽车集团、阿里云、NVIDIA等十余位行业专家顾问团,为每位参赛选手的发展和创新计划提供指导和保驾护航。 半决赛中,阿里云天池平台还将提供强大的云计算资源,帮助选手加速算法训练和推理过程。 此外,主办方之一的NVIDIA还为参赛者准备了各种加速库SDK,包括用于大语言模型分布式训练的NVIDIA NeMo™框架、用于大语言模型推理加速的NVIDIA TensorRT-LLM、用于大语言模型推理加速的NVIDIA TensorRT™等。用于高性能深度学习推理,CV-CUDA用于高性能图像处理等,并搭配详细的开发者视频教程和学习文档。 以上内容可在竞赛扉页“技术栈参考”栏目中获取。

AI大模型检索问答轨迹地址:

智能驾驶汽车虚拟仿真视频数据理解赛道地址:

汽车厂商加速部署大型AI模型,打造颠覆性智能交互体验

作为目前最前沿的人工智能技术,AI大模型技术不仅可以应用于汽车的研发和生产,还可以融入智能座舱和自动驾驶,进一步增强汽车的智能交互。 。 主流汽车厂商纷纷进入该领域开发自己的大型车型。 模型。

作为赛事主办方之一,吉利汽车集团早在2021年就已在AIGC相关技术领域进行研究和布局,并持续探索其在具体场景的开发和应用。 目前,吉利自主研发了业界首个百亿参数的大规模人工智能模型。 大规模语言模型综合能力达到中文前十水平。 2023年9月上旬,吉利AI DRIVE大模型在国际著名极限场景数据集ACDC(含雨、雾、雪、夜间等复杂场景)性能验证中取得实时排名全球第一。智能驾驶领域。 这意味着吉利AI DRIVE大模型在极端场景的语义分割和泛化能力方面处于国际领先水平。 在应用层,吉利还实现了人工智能WOW壁纸的行业首秀。 AI智能交互、AI节奏桌面、AI儿童绘本等更多吉利首创的AI智能技术也率先应用于吉利银河系列车型,不断解锁汽车。 智能交互新体验。

智能计算中心超强算力率先部署AI造车

大模型的训练和推理自然离不开计算能力的支持。 数据、算法和计算能力已成为技术发展的重要因素。 智能计算中心这个“超级大脑”,为AI与驾驶融合的智能计算需求提供保障。

2023年1月,全球车企首个“云、数据、智能”一体化超级云计算平台——吉利之星智能计算中心正式投入运营。 吉利携手阿里云,利用阿里云在计算、存储、网络、安全合规等方面的技术优势,提高智能计算中心的算力使用效率,降低算力成本,全面提升汽车智能服务和人力成本。 - 电脑交互体验。 吉利星云智能计算中心总算力达到81 petaflops。 预计到2025年,算力规模将扩大到120亿千万亿次浮点运算,算力达到EFLOPS级别。 可满足350万辆在线车辆的并发计算需求。 这一技术突破使吉利汽车整体研发效率提升近20%,有效帮助吉利汽车实现智能座舱、智能驾驶等关键技术领域的全栈自主研发能力。

经过半年的试运行,该项目在智能驾驶研发方面取得了重大进展:1000个智能驾驶模型的训练时间从过去的3个月缩短到仅需8个小时的云训练,并且训练速度得到了提高。 惊人的200倍。 此外,依托云边协同计算模式,汽车产品设计和制造过程中高度复杂的测试和试制环节也得到了极大简化。 智能计算中心单次测试数据计算时间仅需1秒即可完成,单轮测试效率提升600倍。

可见,汽车厂商在云智能计算中心方面进行了深入的实践。 借助行业算力集群、加速工具和AI平台、软硬件一体化、一体化云平台,模型训练效率得到显着提升。 和资源利用。 在可预见的未来,智能汽车各领域的竞争将持续激烈。 随着各大汽车厂商和行业发展的突破,“智能计算中心”将持续提供强大的算力支持。

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