邬贺铨:自动驾驶训练过度依赖AI或导致“近亲繁殖”,建议至少保留10%-20%真实数据

2025-03-28 12:32:02 外汇知识 边博赡

  中国电动汽车百人会论坛(2025)于3月28日至3月30日在北京举行,主题为“夯实电动化 推进智能化 实现高质量发展”。中国工程院院士邬贺铨出席并演讲。

  他指出,当前智能交通系统主要由单车智能、车联网和云计算三大部分组成,形成“网边算”融合的完整体系。其中,车联网包含基于5G/5.5G的公众网络和专用V2X网络两大组成部分,共同支撑车路云一体化协同。

  在数据层面,邬贺铨引用美国兰德智库数据指出,训练L5自动驾驶模型需要170亿公里真实路测数据,而目前获取的有效数据仅占1%,90%来自封闭道路和仿真环境。他强调,过度依赖AI生成数据可能导致“近亲繁殖”问题,建议至少保留10%-20%的真实数据作为基础。

  针对处理,邬贺铨提出数据去重可减少95%冗余,并呼吁开发AI辅助标注技术以降低成本。

  在算力需求方面,邬贺铨表示,实现L5自动驾驶需要8000亿参数模型,年算力需求高达2万EFlops,远超当前全球算力总和。他以DeepSeek为例,称通过稀疏架构(仅激活5%参数)、混合精度计算等技术可实现百倍算力压缩。

  邬贺铨还指出,如果每个车企还有每个城市都要去做这种自动驾驶的训练的话,实际上很不合算。他建议,由国家牵头建立适用于全国的统一的自动驾驶训练模型,各城市只需进行本地化微调,避免重复投入。

  新浪声明:所有会议实录均为现场速记整理,未经演讲者审阅,新浪网登载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。

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