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车用AI大模型的训练与部署.docx
资料介绍
车用AI大模型的训练与部署
一、引言
车用AI大模型——包括端到端驾驶模型、VLA视觉语言模型、世界模型和座舱大模型——正在从根本上改变智能驾驶和智能座舱的技术范式。然而，将这些动辄数十亿乃至上百亿参数的大模型部署到算力和功耗严格受限的车载平台上，是一项极具挑战的系统工程。从数据采集、模型训练、模型压缩到端侧推理部署，整个链路涉及多项关键技术的协同突破。2025至2026年间，中国智能驾驶企业在AI大模型的训练与部署方面积累了丰富的工程经验，形成了体系化的技术栈。
二、数据采集与处理
海量数据的前沿阵地。 数据是AI大模型的"燃料"。中国头部智驾企业的量产车队已累计行驶数百亿公里，每日产生超过2亿公里的真实道路数据。但并非所有数据都可用于训练——未经筛选的原始数据中，99%以上为常见的"平凡场景"，真正有价值的"长尾场景"占比不足1%。如何从海量数据中高效挖掘出高价值训练样本，是数据工程的核心挑战。
自动标注与数据闭环。 传统的人工标注方式成本高、效率低，无法满足大模型对标注数据的海量需求。自动标注技术通过预训练的感知模型，自动完成对传感器数据的标注——包括3D目标检测框、语义分割掩码、车道线拓扑等。自动标注的效率是人工标注的数百倍，且一致性更好。Momenta的数据闭环体系实现了"数据采集—自动标注—模型训练—OTA升级—新数据采集"的完整闭环，迭代效率达到每周一版。
合成数据的规模化应用。 世界模型和AI生成式仿真技术可以自动生成海量多样化场景的合成训练数据。合成数据在总训练数据中的占比已从2024年的不足20%提升至2026年的40%以上。特斯拉的世界模型每周可生成超100亿公里的合成训练数据，大幅突破了真实数据采集的物理瓶颈。
三、分布式训练与算力集群
万卡级训练集群。 端到端大模型的训练需要海量算力。华为建成了基于昇腾芯片的超大规模AI训练集群，算力规模达到数十EFLOPS级别。特斯拉基于10万颗H100/H200芯片构建的训练集群，算力超过100EFLOPS。这些万卡乃至十万卡级别的训练集群，使模型在数天至数周内完成从零到量产水平的训练成为可能。
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