“谁能率先在云端算力领域建立优势，谁就将在未来汽车产业竞争中占据主动权。”同济大学汽车安全技术研究所所长朱西产在近期行业研讨会上强调。随着全球汽车市场进入智能化深水区，算力竞争已成为决定车企生存能力的核心要素。
智能汽车领域存在车端与云端两大算力体系。车端算力以TOPS为单位，主要承担实时感知与决策任务；云端算力则采用EFLOPS计量，支撑超算平台进行复杂AI模型训练。朱西产指出，当全球汽车销量触及天花板后，算力水平正成为衡量车企竞争力的新标尺——云端算力越强，企业在自动驾驶训练、智能座舱迭代和AI大模型推理中的效率就越高。
高阶智能驾驶的发展尤其依赖云端算力支撑。其运作机制呈现“云端训练-车端部署-数据回传-再训练”的闭环特征：车辆采集的真实路况数据上传至云端后，经过海量计算形成优化模型，再通过OTA技术更新至车端。这个循环的运转速度直接取决于云端算力强度。更值得关注的是，当前行业热议的“世界模型”（用于模拟物理环境训练自动驾驶系统）对算力需求呈指数级增长，能否支撑此类大模型训练已成为车企参与下一轮竞争的入场券。
车企云端算力储备呈现显著分化。数据显示，特斯拉以100EFLOPS的算力规模领跑全球，引望（华为系）以32EFLOPS位居次席，吉利星睿智算中心2.0则以23.5EFLOPS的成绩在中国车企中拔得头筹。即便在以智能化为卖点的新势力阵营中，多数企业的云算力仍集中在8-12EFLOPS区间。朱西产预测，这场算力竞赛将持续3-5年，目前公布的数据显示，多数车企的算力储备处于5-10EFLOPS水平，吉利的先发优势或将带来超越短期销量的战略价值。
吉利在云端算力领域的领先，源于其电动化与智能化同步推进的战略布局。2021年，当企业意识到电动化转型瓶颈时，迅速补强“三电”技术短板，相继推出神盾电池、安全电池包等核心技术，使新能源车型渗透率持续提升。与此同时，吉利拒绝将智能化视为“下半场”任务，而是构建了覆盖芯片、操作系统、大数据的科技生态网络，同步建立智能科技研发、产品、运营三大体系。
这种双轮驱动战略已进入收获期。今年以来，吉利陆续发布行业首个全域AI技术体系，并将AI能力深度融入智驾、动力、底盘三大核心领域：3月推出的千里浩瀚辅助驾驶系统实现集团智驾方案统一；6月发布的AI云动力2.0可为用户匹配最优出行策略；8月量产的AI数字底盘则完成了从机械执行到主动控制的跨越。更引人注目的是，企业宣布未来将聚焦“一个座舱”战略，通过统一AI OS架构和用户ID，打造“人-车-环境”自主协同的智慧空间，并停止开发非AI传统座舱。
乘联分会秘书长崔东树对“电动化上半场、智能化下半场”的划分提出质疑。他指出，当前全球新车中燃油车仍占80%，电动车仅占20%，燃油车占比降至50%以下将是长期过程。智能化应当贯穿汽车发展全周期，与电动化形成协同效应。据其预测，未来燃油车（含混动）与电动车将长期共存，AI技术则将全面渗透汽车产业链，从架构优化到自动驾驶实现效率跃升。
