2026世界杯数据统计 华为：构筑智能汽车大模子的算力根基

面前，智能驾驶扶植本事快速普及，新动力车型智驾渗入率握续走高，模子、数据、锻练节律全面升级，算力已然成为车企竞争的核纳闷点。行业正从L2+逐渐向L3、L4乃至L5阶段演进，本事阶梯也从传统模子过渡到端到端、VLA及全国模子，对算力范围、数据体量、集群诊疗智商提倡断崖式进步，同期行业还濒临数据挖掘、标注、路调查证三大履行贫乏。

2026年6月17日，在第九届智能驾驶与出海大会上，华为本事有限公司智驾处理有沟通群众黄梓亮先容到，华为依托昇腾AI打造全栈算力底座，凭借自研芯片、干事器、超节点集群构建多档次算力居品矩阵，通过架构翻新、芯片迭代终了高性能与高领略性。凭借Driving SDK、用具链及大模子智商，袒护数据处理、模子锻练、仿真、端侧部署全经由，并已落地多个奉行案例，为智能汽车大模子发展筑牢算力根基。

黄梓亮｜华为本事有限公司智驾处理有沟通群众

以下为演讲内容整理：

智能驾驶业务趋势

跟着本事的快速发展，新动力智驾渗入率将达到95%，由此带来了一系列新变化。模子参数已演进至B级，锻练数据范围进步至PB级/天，汇集模式与汇集范围均发生了权臣变化，锻练节律不断加速，逐渐演进至天级。头部厂商的智驾恶果处于卓越地位，华为乾崑智驾ADS与特斯拉FSD在算力方面过问高大，引颈着总共本事的演进。

图源：演讲嘉宾素材

从智驾发展趋势与车企自研策略来看，面前仍处于L2+至L2.9阶段，将来1-5年有望突破L3，5-10年可终了L4，L5的信得过落地瞻望需要20年。在自动驾驶的演进过程中，算力与智驾团队的过问是关键地点，亦然车企自研策略采取的迫切考量身分。

智驾的握续演进，在算力范围、网罗性能及训推效率方面的需求均终通晓权臣进步。从E2E到VLA全国模子，本事阶梯发生了根底升沉。E2E以师法学习为中枢，面前锻练范围为万卡，数据量达百PB级，万卡AI诊疗智商下单任务最大可达6000卡。而VLA以谈论智商为中枢，已膨大至10万卡、EB级数据量，10万卡算力诊疗极具挑战性。

在智驾数据处理经由中，高效的数据挖掘、标注与考证是智能驾驶数据闭环的基础。面前主要濒临三大挑战。一是数据挖掘。海量数据的谈论与生成依赖多模态大模子，而多模态大模子又对高性能、领略、可靠的AI算力平台提倡了更高条件。二是数据标注。传统手工数据标注的准确性与一致性较差，已无法舒服端到端智驾算法的需求。三是路调查证。路测难以袒护危急场景，部分顶点工况需具备高性能仿真场景生成智商，以进步合座测试袒护率。

智驾大算力集群的设置与使用，对架构效率、诊疗及生态提倡了更高条件。集群范围从百卡、千卡膨大至万卡，锻练效率随之进步，模子参数从百万级发展至十亿级、千亿级。多元算力方面，不同架构的NPU与GPU需终了和解诊疗，以提高合座效力。此外，在开源灵通层面，新模子、新算子需更快速地适配，充分发扬其性能。

华为AI智商

昇腾AI聚焦算力底座，打造灵通卓越的AI基础软硬件。对标友商，昇腾AI在以下方面具备上风：一是友好支握业界开源社区与技俩；二是构筑与昇腾亲和的自研愚弄用具链，进行愚弄使能并全量开源。CANN架构对标CUDA架构，自客岁起已全面开源灵通，助力客户与伙伴充分开释底层深层硬件智商。华为遥远坚握硬件变现，作念软件旨在匡助用户用好硬件。昇腾居品形态丰富，握续翻新演进，为车企构筑算力底座。

集群层面，咱们有Atlas 900 A3，同期具备更大范围的Atlas SuperCloud超节点。训推干事器方面，咱们有Atlas 800I A3和Atlas 800 A2，均可支握大模子锻练及多模态推理。视觉推理方面，咱们有Atlas300I A2推理卡，其算力在各领域均处于卓越水平。

图源：演讲嘉宾素材

从芯片到系统再到集群，咱们从头界说了总共打算架构，打造系统级竞争力，终了算力范围卓越。芯片架构上，通过面积换算力、堆叠换智商，终了算力与功能的卓越。系统架构上，突破以CPU为中心的传统，篡改了传统主从式打算架构。集群翻新上，以总共数据中心为一台打算机，集成华为在网罗、打算、存储、液冷等方面的硬件工程智商，终了大范围算力落地的愚弄卓越。

昇腾芯片基于自研NPU，一年一迭代，2026世界杯数据统计匹配智驾性能与愚弄需求。2026年发布的950系列，支握低精度数据方式训推，进步上量智商，支握SIMD+SIMT，进步互联带宽。2027年将推出960，2028年将推出970，握续进步算力、内存带宽和内存容量，进步锻练/推感性能。

昇腾NPU遥远保握架构卓越，从“矩阵+向量”演进至“矩阵+向量+线程+CCU”，匹配AI特征的快速发展，为智驾提供更优性能。智驾大模子锻练触及复杂多维并行，昇腾可提供超大带宽，裁减通讯支出。

强化学习触及多模子多阶段，独一超节点大范围算力方能舒服带宽与显存条件。比拟传统节点，新超节点在训推迷糊效率上可进步至传统集群的3倍以上，本钱省俭50%。

智能汽车AI处理有沟通

从基础方式层到打算智商，再到L0基础大模子、L1智驾大模子，直至智驾研发用具链，华为在中枢业务经由中全面赋能智驾业务场景。通过提供用具SDK，以易用用具助力设备与迁徙。借助盘古模子赋能及2012群众库支握，在场景谈论、多模态检索、预标注、仿真场景、数据处理等场景中，效率均进步至60%。

打算智商方面，通过全自研、自主可控的昇腾AI芯片，华为为自动驾驶提供滂湃打算智商。通过集成华为ICT数字中心赋能，终了功能可拓展与快速适配，袒护智驾、具身智能及重工领域，突破数据与AI资源料理界限。

在智驾锻练、标注、脱敏、云表扶植端推理的全业务经由中，昇腾AI算力可支握多模态谈论推理与传统模子推理，适配VLA大模子参数目握续增大的需求，支握多模态生成推理。云表推理层面，支握多模态谈论生成，参数范围可达千亿级。

图源：演讲嘉宾素材

数据处理方面，昇腾推理支握主流大模子，在云助端数据挖掘与标注上终了开箱即用。数据标签索取、数据标注、云助端等多场景，均依托MindIE等主流推理引擎，作念到开箱即用。同期已适配Qwen、Intern等30家多模态谈论与生成模子，性能可达50至60，高于友商。

模子锻练方面，咱们推出了昇腾智驾设备套件Driving SDK，诚邀各方共建翻壮盛态。Driving SDK基于昇腾NPU构建，涵盖50+主流大模子和50+主流算子，可终了极致浅显的愚弄。Driving SDK袒护主流感知规控及E2E算法，典型模子性能握平/优于业界。此外，全面支握主流多模态大模子，为智驾VLA、数据闭环提供锻练加速。和解部署方面，通过方式转机，昇腾可兼容不同端侧车端软硬件，支握昇腾到昇腾、昇腾到地平线、昇腾到黑芝麻、昇腾到英伟达等多种部署有沟通。

奉行案例

基于大范围集群支握千亿级参数、40天长稳锻练，95%的故障可在10分钟内快速归附。通过全栈故障模式库，95%的故障可终了分钟级感知，三级故障快恢策略下，70%的场景可原地无感归附，支握无感断点续训，握续进步效率。

咱们完成了数据干事、标注干事、仿真干事，袒护多模态数据交融、海量数据处理、大模子助力高效标注及大模子3D仿真重建。在云助端场景中，面向潮汐车道理解、标志牌识别、异形车位识别等任务，时延敏锐场景可作念到小于1秒，时延不敏锐场景可作念到1-5秒，实测数据约1.5秒。此外，助力乾崑智驾打造齐全数据闭环系统，提供业界卓越的智能驾驶体验。

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本年4月，咱们发布的ADS 5接受WEWA2.0架构，实质为面向自动驾驶AI智能体的全国引擎，包含全国模子与活动模子。云表全国引擎引入多智能体博弈强化学习，从单车博弈演进至群体博弈，学习效率进步10倍。车端全国活动模子引入安全风险场，草创珍藏性驾驶，碰撞风险裁减50%。

华为提供60 EFlops集群算力范围，锻练数据达10亿公里，迭代频次仅需4天。依托超10万卡超大范围集群及全栈AI本事、全栈模子与算子库，通过领略架构撑握市面170万辆车智驾披发领略出手。同期助力外部客户打造高性能、高可用智驾多元平台。

面对客户的国产化算力储备2000PFLOPS及集群锻练领略性条件，咱们终了每月一次MTTR小于10分钟。针对定位难、数据分析难等问题，通过智驾生成合座处理有沟通，提供A3超节点及存储居品线SFS Turbo数据存储，最终终了客户VLA及行泊一体模子的锻练。

（以上内容来自华为本事有限公司智驾处理有沟通群众黄梓亮于2026年6月17日-18日在第九届智能驾驶与出海大会发表的《构筑智能汽车大模子的算力根基》主题演讲2026世界杯数据统计。）