9月16日消息，端算眾所周知，國第算力對于輔助駕駛能力提升相當重要，端算FSD之所以能夠極其擬人化，國第跟特斯拉100EFLOPS的端算云端算力密不可分，那么國內情況如何？國第

就在今日，華為乾崑智能汽車解決方案發文稱，端算乾崑智駕ADS 4支持WEWA架構，國第擁有45EFLOPS云端AI算力、端算10億公里高質量訓練數據。國第

官方介紹稱，端算ADS 4依托10億公里云端高質量訓練數據，國第相當于一位老司機在暴雨、端算夜間、國第事故等各種極端路況里開了10萬年車。端算

45EFLOPS的云端AI算力在國內妥妥天花板，相當于200萬臺游戲電腦滿負荷工作，可實現算法的超高速迭代。

資料補充：

EFLOPS是衡量云端超算平臺計算能力的單位，1EFLOPS表示每秒可進行百億億次浮點運算，這個數字直接關系到車企處理海量數據、訓練復雜AI模型的效率和能力。

高階智能駕駛依賴于 “云端訓練-車端部署-數據回傳-再訓練” 的閉環：

車輛采集的真實路況數據回傳至云端，經過反復訓練形成更強大的模型，再通過OTA更新下發至車端，這個閉環的運行效率，很大程度上取決于云端算力的強弱。

業內熱議的 “世界模型” （用于模擬真實物理環境來訓練自動駕駛系統）對算力的需求更是呈指數級增長，能否支撐此類大模型的訓練，已成為車企進入下一輪競爭的關鍵門檻。