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全球智能汽车AI挑战赛2023火热招募:引领智驾创新的未来动能

新能源电气化时代,智能汽车结合了汽车工业、人工智能、云计算等多种前沿技术的领域,正以惊人的速度迅猛发展,实现从出行工具到智能空间的转变。当前,自动驾驶需求也面临井喷,海量数据的实时处理、AI与仿真平台技术的深度升级、大规模智驾模型的加速研发,带来了对算力和人才需求的爆发式增长。立足未来的行业发展趋势和布局,在宁波前湾新区管委会指导下,吉利汽车集团、阿里云、NVIDIA英伟达共同发起“2023全球智能汽车AI挑战赛”,旨在探索和推动智能汽车技术的发展,打造更安全、更智能、更绿色的出行

新能源电气化时代,智能汽车结合了汽车工业、人工智能、云计算等多种前沿技术的领域,正以惊人的速度迅猛发展,实现从出行工具到智能空间的转变。

当前,自动驾驶需求也面临井喷,海量数据的实时处理、AI 与仿真平台技术的深度升级、大规模智驾模型的加速研发,带来了对算力和人才需求的爆发式增长。立足未来的行业发展趋势和布局,在宁波前湾新区管委会指导下,吉利汽车集团、阿里云、NVIDIA 英伟达共同发起 “2023 全球智能汽车 AI 挑战赛”, 旨在探索和推动智能汽车技术的发展,打造更安全、更智能、更绿色的出行。
全球智能汽车AI挑战赛2023火热招募:引领智驾创新的未来动能
探索 AI 大模型前沿赛道
汇聚智能汽车云上创新人才

本届比赛以 “AI 大模型检索问答”、 “智能驾驶汽车虚拟仿真视频数据理解” 双赛道运行,落地阿里云天池平台。其中,在 “AI 大模型检索问答” 赛道,参赛者利用通义大模型,创造出卓越的模型算法;在 “智能驾驶汽车虚拟仿真视频数据理解” 赛道,将体验针对本次比赛准备的全新的仿真视频数据集,也是业界少有的以视频数据感知理解的赛题。

本次比赛汇聚了来自吉利汽车集团、阿里云、NVIDIA 英伟达等十余位业界专家顾问团,为各位选手的开发和创新方案提供指导和护航。在复赛阶段,阿里云天池平台还会提供强大的云上算力资源,帮助选手们加速算法的训练和推理过程。作为主办方之一的 NVIDIA 英伟达还为比赛选手准备了各类加速库 SDK,并匹配了详细的开发者视频教程和学习文档,上述资料均可在大赛赛题页的 “技术栈参考” 专栏获取详细信息。

比赛将于即日起开启报名,截至 11 月 22 日,全球的高校学生、科研机构工作者和行业创业创新团队均可报名参赛,选手们将经过初赛、复赛两个阶段进入到决赛,争夺冠、亚、季军和优胜奖等奖项,进入决赛的选手将分享 19 万元人民币的丰厚奖金池。

如果你是对汽车智能科技充满激情,富有创新思维的年轻人,这场比赛将成为你展现才华的舞台。无论你是学生、研究人员还是行业专业人士,我们都欢迎你的参与,一起驶向智能出行的未来!

汽车厂商加速布局 AI 大模型 
打造颠覆式智能交互体验

作为当前最前沿的人工智能技术,AI 大模型技术不仅可应用于汽车的研发和生产中,更可以融入到智能座舱、自动驾驶中,进一步提升汽车智能化交互,主流汽车厂商纷纷入局自研大模型。

作为大赛主办方之一,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,持续探索其在具体场景的开发和应用。吉利汽车在 2023 年 1 月,发布了首个汽车行业大模型,主导了中国汽车行业大模型规范的制定。2023 年 9 月初,吉利 AI DRIVE 大模型在国际智能驾驶领域的著名极端场景数据集 ACDC(包含雨、雾、雪、夜等复杂场景)性能验证中,取得实时排行榜全球第一名的成绩,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上处于国际领先水平。

在应用层,吉利也已实现人工智能 WOW 壁纸行业首发,AI 智能交互、AI 律动桌面、AI 儿童绘本等更多吉利首创的 AI 智能技术也已率先应用在吉利银河系列的车型上,不断解锁汽车智能交互新体验。

智算中心超强算力 
抢先布局 AI 造车

大模型的训练和推理,自然离不开算力的支撑,数据、算法和算力三者成为技术发展重要因素。智算中心,这部 “超级大脑”,为 AI 与驾驶相融合的智能计算需求提供着保障。

2023 年 1 月,全球车企首个 “云、数、智” 一体化超级云计算平台,吉利星睿智算中心正式投入运营。吉利携手阿里云,凭借阿里云在计算、存储、网络、安全合规方面的技术优势,提高智算中心的算力使用效率,降低算力成本,全面提升汽车智能化服务和人机交互体验。吉利星睿智算中心云端总算力达到 81 亿亿次每秒,预计到 2025 年,算力规模将扩充到 120 亿亿次每秒,计算能力达到 EFLOPS 级别。可满足 350 万辆在线车辆的并发计算需求。这一技术突破使得吉利汽车的整体研发效率提升近 20%,有效助力了吉利汽车在智能座舱、智能驾驶等关键技术领域的全栈自主研发能力的实现。

经过半年的试用和试运行,该项目在智能驾驶研发方面取得了明显的进展:1000 个智驾模型的训练时长由过去的 3 个月缩短到仅需 8 小时的云上训练,训练速度提升了惊人的 200 倍。此外,依托云边协同计算模式,汽车产品设计制造过程中高度繁复的试验试制环节也得到极大简化,智算中心单次试验数据计算时间最短可以在 1 秒内完成,单轮试验效率提升 600 倍。

由此可见,汽车厂商已经在云上智算中心进行了深刻的实践,在具有行业特征的算力集群、加速工具和 AI 平台等软硬一体,云端一体平台的帮助下,显著提升了模型训练效率和资源利用率。在可见的未来,智能汽车的各个领域竞争还将持续白热化,随着各大汽车制造商和行业发展的破局,“智算中心” 将持续提供强大算力支持。
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