从“智渊-1”到智能座舱：算力底座如何改写汽车软件体验

2025-12-23，上海交通大学与华为发布“智渊-1”校级智能计算平台：峰值算力 633 PFLOPS、存储 13 PB，目标直指“百亿参数大模型的校内训练”。这不是一条“高校又上新设备”的新闻，它更像一个信号——中国正在把自主可控的AI算力底座铺到科研与产业的每一段链路。

我更关心的是它对汽车行业的含义。因为智能汽车的软件体验，表面看是交互、语音、导航、娱乐；底层看，拼的是模型迭代速度、数据处理效率、推理稳定性与成本。当高校用集中式平台把“算力”变成像水电一样可调度的基础设施，车企与供应链也会被迫重新定义：什么该在云端训练？什么该在车端推理？什么必须在国内生态闭环里完成？

这篇文章放在「人工智能在科研与创新平台」系列里，我想讲清楚一件事：科研级算力平台如何外溢到智能汽车的软件与用户体验（UX），以及你可以立刻借鉴的产品与工程做法。

“智渊-1”到底解决了什么？答案是“让算力像公共服务”

核心价值只有一句：用统一调度的集中式平台，减少重复建设，让算力利用率最大化。

根据公开信息，“智渊-1”采用校级集中建设模式，通过统一门户“交我算”开放给师生进行资源申请与任务管理；硬件栈围绕鲲鹏CPU与昇腾AI加速器构建，并在不到一年内完成1000卡昇腾集群部署。这类“平台化供给”对科研的意义很直接：

• 以往每个课题组各买各的GPU，结果是闲置与抢占并存；集中平台能用调度把碎片算力拼起来。
• 统一的存储与数据治理，让大模型训练不再被“数据搬运”拖慢。
• 更关键的是：算力、数据、工具链被标准化后，团队可以把时间花在算法与应用上，而不是搭环境。

把镜头转到汽车：很多企业在做智能座舱或NOA时也陷入同样的浪费——不同业务线各自建训练集群、各买标注、各搞评测体系。短期看是“灵活”，长期看是成本黑洞与模型质量不可控。

可被引用的一句话：智能汽车的体验差距，往往不是界面设计造成的，而是“算力与数据无法统一调度”造成的。

科研算力如何“上路”？先看两类典型工作负载

科研平台的工作负载，和智能汽车研发正在快速趋同：都是大规模数据 + 大模型训练 + 高频迭代。

“智渊-1”已支持两个很有代表性的项目：

• 马里亚纳海沟深海微生物多组学分析：算法效率提升9倍以上（高通量、重计算、强并行）。
• 胆囊癌早期诊断大模型：术前诊断准确率达93.3%（高精度、强泛化、严评测）。

对应到汽车软件，几乎可以一一映射：

1）大规模离线训练：决定“能力上限”

智能驾驶的感知、预测、规划，智能座舱的语音、多模态助手、个性化推荐，本质都依赖离线训练。

• 车端每天产生海量传感器数据（摄像头、雷达、座舱麦克风、车机交互日志）。
• 训练侧要解决：数据清洗、隐私合规、自动标注、对齐评测、持续训练。

科研平台的启示是：**训练不是“单次项目”，而是“长期供给”。**当算力像公共服务一样稳定、可预测，模型迭代才会从“版本赌博”变成“工程流水线”。

2）在线推理与边缘部署：决定“体验下限”

汽车用户体验的底线，是在弱网、隧道、夜间、极端天气等条件下仍然稳定。

• 座舱语音要低延迟、不断句、少误唤醒。
• 辅助驾驶要稳定、可解释、不过度自信。

这要求你在云端训练后，还要做大量车端推理优化：模型裁剪、量化、蒸馏、算子融合、异构调度。科研平台提供的统一工具链与评测体系，会推动产业端更快建立“从训练到部署”的标准流程。

“集中式算力调度”对汽车软件的三点直接启发

答案先给：车企要把算力当成平台产品来运营，而不是当成设备来采购。

1）从“买卡”转为“算力预算 + 任务排队”

很多团队的真实痛点不是算力不够，而是关键任务抢不到算力，或算力在低优先级任务上被耗尽。

可以借鉴高校平台的做法，建立：

• 统一门户：需求申报、配额、审批、任务看板
• 统一队列：按优先级、截止时间、资源占用进行调度
• 统一成本核算：把GPU小时、存储、带宽折算到项目

这样一来，智能座舱大版本上线前的压测、智能驾驶数据回灌后的再训练，就不会“看谁嗓门大”。

2）统一评测基线：让体验优化变成可量化工程

汽车软件里最容易吵架的事之一是：这个模型“好不好”？语音识别好不好？助手会不会胡说？NOA接管率算不算低？

集中平台能推动统一评测：

• 统一数据集切分（训练/验证/回归集）
• 统一指标（延迟、成功率、误触率、接管率、幻觉率）
• 统一回归测试（每次改动必须过基线）

一句话：体验不是主观偏好，体验是可回归的指标集合。

3）统一安全与合规：把“本地化能力”做实

2025年的产业现实是：数据合规与供应链安全越来越影响项目节奏。自主可控硬件栈（如鲲鹏、昇腾）叠加校级/企业级的统一治理，会让本地化训练与部署更顺畅。

对汽车而言，这意味着：

• 车端数据闭环更可控（采集、脱敏、训练、回灌）
• 关键模型可以在本地环境完成训练与验证
• 更容易形成“研发-测试-量产”的国内工具链闭环

从科研到量产：智能汽车最该学的不是算力数字，而是“迭代方法”

关键判断：未来两年，智能汽车体验拉开差距的，不是单次发布的大模型参数量，而是“每周能否稳定迭代”。

高校推出“AI十条”、500+课程AI化改造，背后是人才与平台一起推进。汽车行业也需要类似组合拳：

1）把“数据闭环”当作产品能力，而不是后台工作

智能驾驶与智能座舱都需要持续学习：新口音、新路况、新APP、新功能都会引入分布漂移。

可落地的三件事：

1. 建立事件采集规范（哪些失败必须上报、如何脱敏）
2. 把“回灌训练”做成流水线（自动触发、自动评测、自动上线灰度）
3. 形成“体验缺陷库”（把用户投诉映射到可训练的样本类型）

2）区分三类AI：车端体验AI、云端工程AI、组织效率AI

很多企业把“AI上车”理解成语音助手，其实至少有三类：

• 车端体验AI：语音、多模态交互、个性化推荐、驾驶风格学习
• 云端工程AI：数据清洗、自动标注、仿真生成、模型训练与评测
• 组织效率AI：研发助手、测试用例生成、缺陷归因、需求分析

“智渊-1”的价值更像第二类：它把工程侧效率拉高，最终外溢到车端体验。

3）把集中平台做成“生态接口”，而不是“内部机房”

当算力平台有了统一入口，就可以向供应商、合作高校、联合实验室提供标准接口：数据规范、训练任务模板、评测基线、模型交付格式。

这对车企的现实好处是：

• 供应链协作更快（减少重复对接）
• 交付质量更稳定（评测口径统一）
• 成本更透明（按任务计费/分摊）

常见追问：633 PFLOPS 对车企意味着什么？

直接答案：它不是“车上要同等算力”，而是“研发侧要同等规模的持续供给”。

车端算力关注的是功耗、成本与实时性；研发侧算力关注的是吞吐与迭代速度。633 PFLOPS 的象征意义在于：国内的高校与产业伙伴，正在把大模型训练从“少数巨头的能力”变成“可复制的基础设施”。

当这种基础设施扩散到更多研究机构与企业，汽车软件会发生两件事：

• 体验更新频率上升：语音识别、意图理解、导航策略、座舱推荐能更快收敛。
• 本地化能力增强：围绕中文语境、国内道路与法规的模型训练更充分，减少“水土不服”。

你的下一步：用“平台思维”改造汽车AI研发

如果你正在负责智能座舱、智能驾驶或汽车软件平台，我建议从一个小动作开始：把算力、数据、评测三者放到同一张看板上。看板里至少包含：本周训练任务数量、平均排队时间、关键模型评测是否过基线、上线灰度后的用户指标变化。

“智渊-1”的故事提醒我们：真正能放大创新的，不是某一张更贵的卡，而是一套能持续供给算力、统一调度资源、稳定产出结果的平台机制。当高校把科研平台做成国家级标杆，汽车行业也到了该把“智能体验”从单点功能升级为系统工程的时候。

你觉得下一代智能座舱的分水岭，会先出现在更强的多模态助手，还是更快的“数据回灌—训练—上线”周期？