吉利星睿智算中心揭牌，车企新一轮竞赛硝烟渐起

下半年智能电动车决战正式打响。

2月27日，全球车企首个“云、数、智”一体化超级云计算平台——吉利之星智慧计算中心正式揭牌。同时，吉利汽车与阿里云宣布，将基于吉利智能计算中心，进一步加强双方在云计算、大数据、AI等领域的战略合作，共同打造汽车行业数字化新标杆。

图片来源:吉利汽车

官方资料显示，吉利之星智能计算中心位于湖州长兴县吉利长兴数据中心。数据中心总投资10亿元，占地52.12亩，规划机柜5000个，一期已建成标准5kW机柜2520个。

李稷星瑞智suan中心；图片来源:吉利汽车

吉利之星智慧计算中心是国内汽车企业中自建设备最多、综合计算能力领先、业务覆盖最全面、智能支撑能力最强、安全水平最高的智慧计算中心。

截至目前，其云能力达到每秒81亿次，通信网络传输速度达到每秒800GB，存储带宽每秒4.5TB，是业界广泛使用的以太网的400倍。

李稷星瑞智suan中心；图片来源:吉利汽车

拥有1000多台超级计算服务器，智能驾驶和车联网实验数据已接入近100 PB，在线车辆并发计算支持达到百万，日均数据增量超过100TB。

预计到2025年，Star智能计算中心的计算能力规模将扩大到每秒120亿次，计算能力达到EFLOPS级别；支持的在线车辆数量将是目前的3倍以上，可满足350万在线车辆的并发计算需求，数据存储规模达到EB级。

李稷星瑞智suan中心；图片来源:吉利汽车

随着吉利之星智慧计算中心的揭牌，吉利整个生态系统的计算能力也得到了指数级的提升:吉利整体研发效率提升了20%；智能驾驶模型训练速度提升200倍以上，1000个智能驾驶模型研发训练仅需8小时；单次测试数据最短计算时间可在一秒内完成，单轮测试效率提升600倍。

事实上，这并不是第一家部署超级计算的整车企业。

随着自动驾驶车辆的增多，需要处理的数据呈指数级增长，对计算能力和功耗的需求大大增加。计算能力正在成为汽车行业的一个关键竞争因素。目前，超级计算中心将是解决这一挑战的有效途径。毫米之星董事长张凯直言:“超算中心将成为自动驾驶企业的入门配置。”

如今，越来越多的车企已经意识到，高阶自动驾驶要实现数据的快速迭代，不仅需要里程的积累，还需要高效、低成本的数据处理能力。因此，在自动驾驶领域有长期规划的新势力、传统品牌和技术供应商，为了掌握稳定的计算资源，缩短开发周期，加快自动驾驶产品的上市速度，开始建设自己的超级计算中心。

2021年，特斯拉发布了自主研发的云智能计算中心Dojo，主要用于自动驾驶AI数据的训练和标注，拥有1.8EFLOPS的计算能力。

去年8月，Xpeng Motors联合阿里云发布了Xpeng Motors智能计算中心，命名为“Swing”，计算能力达到600PFLOPS(每秒60亿次浮点运算)，将Xpeng Motors自动驾驶核心模型的训练速度提升了近170倍。

图片来源:Xpeng Motors

此外，蔚来、Millicent、华为、阿里云和大陆也宣布了智能计算中心的布局。

当然，作为云计算基础设施，建设超级计算中心需要巨大的前期投入。据盖世汽车研究院统计，28%主机厂和传统Tier1建设人工智能计算中心的投资金额高达1-1.5亿元。

不过，盖世汽车研究院指出，虽然超算中心前期建设成本较高，但随着自动驾驶规模的扩大，边际成本会有所收敛。相对而言，其他方式的门槛在初期投入时略低，但后期边际成本会逐渐发展到不可控的状态。下半年智能电动车决战正式打响。

2月27日，全球车企首个“云、数、智”一体化超级云计算平台——吉利之星智慧计算中心正式揭牌。同时，吉利汽车与阿里云宣布，将基于吉利智能计算中心，进一步加强双方在云计算、大数据、AI等领域的战略合作，共同打造汽车行业数字化新标杆。

图片来源:吉利汽车

官方资料显示，吉利之星智能计算中心位于湖州长兴县吉利长兴数据中心。数据中心总投资10亿元，占地52.12亩，规划机柜5000个，一期已建成标准5kW机柜2520个。

李稷星瑞智suan中心；图片来源:吉利汽车

吉利之星智慧计算中心是国内汽车企业中自建设备最多、综合计算能力领先、业务覆盖最全面、智能支撑能力最强、安全水平最高的智慧计算中心。

截至目前，其云能力达到每秒81亿次，通信网络传输速度达到每秒800GB，存储带宽每秒4.5TB，是业界广泛使用的以太网的400倍。

李稷星瑞智suan中心；图片来源:吉利汽车

拥有1000多台超级计算服务器，智能驾驶和车联网实验数据已接入近100 PB，在线车辆并发计算支持达到百万，日均数据增量超过100TB。

预计到2025年，Star智能计算中心的计算能力规模将扩大到每秒120亿次，计算能力达到EFLOPS级别；支持的在线车辆数量将是目前的3倍以上，可满足350万在线车辆的并发计算需求，数据存储规模达到EB级。

李稷星瑞智suan中心；图片来源:吉利汽车

随着吉利之星智慧计算中心的揭牌，吉利整个生态系统的计算能力也得到了指数级的提升:吉利整体研发效率提升了20%；智能驾驶模型训练速度提升200倍以上，1000个智能驾驶模型研发训练仅需8小时；单次测试数据最短计算时间可在一秒内完成，单轮测试效率提升600倍。

事实上，这并不是第一家部署超级计算的整车企业。

随着自动驾驶车辆的增多，需要处理的数据呈指数级增长，对计算能力和功耗的需求大大增加。计算能力正在成为汽车行业的一个关键竞争因素。目前，超级计算中心将是解决这一挑战的有效途径。毫米之星董事长张凯直言:“超算中心将成为自动驾驶企业的入门配置。”

如今，越来越多的车企已经意识到，高阶自动驾驶要实现数据的快速迭代，不仅需要里程的积累，还需要高效、低成本的数据处理能力。因此，在自动驾驶领域有长期规划的新势力、传统品牌和技术供应商，为了掌握稳定的计算资源，缩短开发周期，加快自动驾驶产品的上市速度，开始建设自己的超级计算中心。

2021年，特斯拉发布了自主研发的云智能计算中心Dojo，主要用于自动驾驶AI数据的训练和标注，拥有1.8EFLOPS的计算能力。

去年8月，Xpeng Motors联合阿里云发布了Xpeng Motors智能计算中心，命名为“Swing”，计算能力达到600PFLOPS(每秒60亿次浮点运算)，将Xpeng Motors自动驾驶核心模型的训练速度提升了近170倍。

图片来源:Xpeng Motors

此外，蔚来、Millicent、华为、阿里云和大陆也宣布了智能计算中心的布局。

当然，作为云计算基础设施，建设超级计算中心需要巨大的前期投入。据盖世汽车研究院统计，28%主机厂和传统Tier1建设人工智能计算中心的投资金额高达1-1.5亿元。

不过，盖世汽车研究院指出，虽然超算中心前期建设成本较高，但随着自动驾驶规模的扩大，边际成本会有所收敛。相对而言，其他方式的门槛在初期投入时略低，但后期边际成本会逐渐发展到不可控的状态。

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