从“致远一号”到智能座舱：大算力如何驱动汽车软件与体验

2025-12-23，上海交通大学与华为发布“致远一号”智能计算平台：峰值算力 633 PFLOPS、存储 13 PB，面向校内百亿参数级大模型训练与复杂科研项目。这组数字看着像“科研圈的基础设施新闻”，但我更愿意把它当成一个信号：AI 的竞争早就从“谁的模型更会说话”，转向“谁的算力与工程体系更能持续产出”。

这件事为什么跟汽车软件和用户体验（UX）有关？因为今天的智能汽车，本质上也在走同一条路：从零散的小团队试验，走向统一平台化的工程体系。座舱大模型、自动驾驶、车端个性化推荐、语音与多模态交互……这些体验背后真正的门槛，往往不是“有没有想法”，而是能不能把数据、算力、训练、验证、部署、迭代做成一条稳定可复制的生产线。

本文放在「人工智能在科研与创新平台」系列里，借“致远一号”的做法，拆解它对汽车企业建设 AI 软件与体验能力的启发：大模型训练基础设施、统一调度、跨团队复用、以及从科研到产品的闭环。

“致远一号”解决的不是算力问题，而是组织效率问题

“致远一号”最值得学的点，是它强调校级集中建设、统一调度，避免院系重复采购和“各自为战”。平台通过统一入口（交我算）给师生申请资源、管理任务，并在不到一年内完成了1000 卡昇腾集群部署。

这套思路放到汽车行业几乎一一对应：很多车企在“上大模型/做智能座舱/做端到端”时，会出现三个典型浪费：

算力碎片化：不同事业部各买各的 GPU/加速卡，训练队列排队、闲置并存。
数据口径不一致：语音、导航、车控、客服、售后等数据各成体系，难以拼出完整用户旅程。
工程链路割裂：训练、评测、部署、回收反馈各用一套工具，迭代周期越拉越长。

“集中建设+统一调度”的真正价值，是把 AI 从“项目制”推进到“平台制”。对汽车软件与 UX 来说，这意味着：

你不是在做一个更聪明的语音助手，而是在建设一个能持续产出更好车内体验的系统工厂。

汽车企业可以直接照搬的三条原则

统一资源入口：像“交我算”一样，把算力申请、任务排队、成本计量、权限审计放在一个门户。
统一评测标准：同一套离线指标（准确率、幻觉率、响应时延）+ 同一套在线指标（唤醒率、会话完成率、投诉率）。
统一模型资产管理：提示词、数据集、训练脚本、权重、评测报告都版本化，像管理软件代码一样管理模型。

633 PFLOPS 的意义：让“体验迭代”从月更变成周更

大算力平台的直接作用是缩短训练时间，但更关键的是缩短体验验证周期。当训练、微调、评测可以高频进行时，产品团队才敢把 UX 做得更细。

举个车内场景：同一句“把空调调到舒服点”，不同用户、不同季节、不同地区、不同车速下的“舒服”都不同。要把这种模糊需求做成稳定体验，需要大量数据回放、对齐标注、偏好学习与持续微调。算力不足时，你会被迫减少实验次数；实验次数少，体验就只能停留在“能用”。

“致远一号”明确支持百亿参数级模型训练，这对汽车企业的启发是：

车端/云端的多模态座舱模型（语音+屏幕+车况+导航）需要更大规模的训练与对齐。
自动驾驶的感知与规划（尤其端到端）对算力与数据吞吐极其敏感。
车企如果想把“个性化”做深（驾驶风格、媒体内容、座椅/香氛/空调联动），就必须把训练频率提上去。

别把算力只用在“更大模型”，更要用在“更真实评测”

很多团队拿到算力后第一反应是堆参数。我更推荐优先投在两件事：

体验回放与仿真评测：把真实车内对话、触控路径、驾驶工况回放成可复现的评测集。
对齐与安全：车载助手的“答得像人”不等于“答得正确”。安全边界、车控权限、合规话术都要训练进模型。

对用户来说，稳定比聪明更重要；对车企来说，评测比训练更决定生死。

从深海基因组到胆囊癌模型：科研案例给车载 AI 的两条“产品化”提示

“致远一号”已经支撑了两类很典型的前沿工作：

深海微生物多组学分析：算法效率提升超过 9 倍。
胆囊癌早筛大模型 GBC Seeker：术前诊断准确率提升到 93.3%。

这两件事看似离汽车很远，但它们共同说明：当算力平台到位，团队会把精力从“跑不动”转向“怎么跑得更好”，也就是算法工程化与领域落地。

提示 1：效率提升往往来自“流程重构”，不只是算法小修小补

深海组学的 9 倍效率提升，通常意味着数据管道、并行策略、特征处理、计算图优化等系统性改造。对应到汽车软件：

语音助手卡顿，很多时候不是模型不行，而是 ASR/TTS、唤醒、端云路由、缓存策略没打通。
智驾迭代慢，往往不是缺算法，而是数据筛选、自动标注、回归测试、灰度发布链路太长。

提示 2：高准确率背后，是可审计、可追溯、可复现

医疗模型能做到 93.3% 这种可对外表达的数字，靠的是严谨的评测与可复现流程。汽车领域同样需要“可审计”：

座舱：模型每次升级，关键场景（导航、车控、电话、紧急求助）都必须有回归集。
智驾：每次策略更新，需要在固定工况集、极端天气集、长尾场景集做一致性对比。

基础设施的价值，就是让这些“规矩”变得不昂贵。

产学研协同的现实意义：把“模型人才”变成“平台人才”

“致远一号”由高校与科技公司共建，本质是把工程能力与科研需求绑在一起。对汽车行业来说，未来 3 年真正稀缺的并不只是“会训模型的人”，而是：

会做 数据治理 的人（从采集、脱敏、标注到质量度量）
会做 模型工程 的人（训练、压缩、部署、监控、回滚）
会做 体验评测 的人（把 UX 指标转成可训练、可量化的信号）

也就是说，稀缺的是“平台型人才”。车企学“致远一号”，不只是买设备，更是建立一套让人才协作增效的制度：统一工具链、统一指标、统一资产库、统一发布节奏。

汽车公司落地的合作路线图（更务实的版本）

如果你在车企负责 AI 软件或座舱体验，我建议按这个顺序推进：

先建统一评测与数据闭环：没有闭环，算力越多越像“烧钱”。
再做统一调度与成本可视化：让每次训练、每次实验都能算清楚投入产出。
最后扩容算力与模型规模：规模化是结果，不是起点。

先把“怎么验”定下来，再决定“怎么训”。这条顺序能省掉大量无效迭代。

常见问题：大模型上车，算力一定要自己建吗？

直接回答：要看你追求的是“能用”，还是“可持续领先”。

如果目标是把通用能力接入车机（比如基础对话、百科问答），外部云服务+小规模车端模型就够了。
如果目标是把体验做成差异化（更懂车、更懂人、更懂你家那条上班路线），并且要高频迭代，那么你需要更接近“致远一号”的能力：可控算力+统一调度+专属数据闭环。

一个实操判断标准是：当你发现“评测集越来越大、回归越来越频繁、版本越来越密”，就说明你已经进入平台化阶段，外部服务会开始成为瓶颈。

写在最后：大算力平台决定了你能把体验做到多细

“致远一号”这类高校 AI 计算平台，让我看到一个更清晰的趋势：AI 的价值正在从单点应用，迁移到基础设施驱动的系统性创新。在科研里，它支撑深海组学与医疗诊断；在汽车里，它会支撑智能座舱与驾驶体验的持续演进。

如果你正在做汽车软件与 UX，把关注点从“我们要不要上大模型”，换成“我们有没有一条可复制的训练-评测-部署-反馈流水线”，你会更快得到结果。多数公司不是输在模型能力，而是输在工程体系。

接下来值得追问的一件事是：当算力与工具链不再是瓶颈，你的组织能不能把用户体验拆成可量化、可训练、可迭代的指标，并长期坚持？这才是智能汽车下半场真正拉开差距的地方。