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清華鄧志東：“世界模型智能體”重塑智駕格局，算力競賽已開啟

清華大學


新京報貝殼財經訊（記者林子）“智能駕駛正迎來它的‘GPT（生成式預訓練變換器）時刻’ 。 ”在2025中關村車機人創新發展論壇上 ， 清華大學計算機系教授、人工智能研究院視覺智能研究中心主任鄧志東對新京報貝殼財經記者表示 ， “世界模型智能體”的技術成熟度、安全性和商業化可行性已經由量變引發質變 ， 從而重構市場格局 。 它擁有清晰的產業化路徑 ， 正在重塑智能網聯汽車的競爭格局 。
談及當前技術階段 ， 鄧志東首先厘清一個概念：“其實‘端到端’的表述并不是很準確 。 ”他解釋道 ， 真正代表未來方向的是“世界模型智能體”這一全新方案 。 “這個階段是真的可以產業化落地了 ， 無論是特斯拉的FSD V13.2還是華為的ADS 4.0 ， 都已實現量產和商業化發展 。 ”
面對業界最關心的數據挑戰 ， 尤其是類似FSD入華可能面臨的“水土不服”問題 ， 鄧志東表示 ， 一個出租車司機比新手安全 ， 主要源于他積累了更長的駕駛里程 ， 而非智商更高或書本知識更豐富 。 要讓自動駕駛的安全性超越人類 ， 若采用世界模型智能體方法 ， AI所需要的學習里程必須是人類司機的上千倍 。 依靠實車路測采集真實數據成本極高、周期漫長 ， 因此利用“數字孿生”技術生成海量的“合成數據”成為了破局點 。 這意味著 ， 能提供高質量仿真平臺與數據服務的公司 ， 將在未來產業鏈中更有價值 。
鄧志東介紹 ， 目前一場激烈的“算力軍備競賽”已經拉開帷幕 。 這是一場在云端與車端同時進行的雙線戰爭 。
在云端 ， 要對海量的真實與合成數據進行預訓練和完成世界模型的構建 ， 可能需要數十萬張AI加速卡和數十個EFLOPS（百億億次浮點運算）級別的算力支撐 ， 這構成了極高的資金與技術壁壘 。 在車端 ， 為了實現低成本、低延遲與高效能的實時響應 ， 車載智能芯片的算力需求正從目前的最高500-600 TOPS ， 朝著2500 TOPS以上邁進 。 這場競賽不僅考驗著企業的資源投入 ， 更考驗著其在芯片設計、架構創新與系統整合上的綜合實力 。
編輯 楊娟娟
【清華鄧志東：“世界模型智能體”重塑智駕格局，算力競賽已開啟】校對 楊利

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