小年已过，春节将临，万象更新。在这个辞旧迎新的时刻，汽车行业也正迎来一场深刻的变革。
或许直到去年，我们才深切感受到“智能化”在整个汽车行业的真正能量。
2024年被广泛认为是人工智能的元年，而对于汽车行业来说，在AI的加持之下，车企比拼智驾、智舱技术上车的节奏更是令人眼花缭乱。
从更流畅、更智能的人机交互体验，到“端到端”技术对于智驾模式的根本性变革。可以说，无论车企对人工智能领域有没有更大的野心，整个造车行业与AI技术之间早已是密不可分。
也正因如此，不管是智驾系统每一次的精准决策，亦或是智能座舱的多模态交互，算力都在成为车企智能化变革的关键驱动力。
而面对造车圈愈演愈烈的算力大战，以宁畅“2+6+N”为代表的一系列智慧汽车解决方案，或将成为车企解决当下智能化算力缺口的“关键引擎”。
造车：从马力大战，到算力竞逐
“新能源不是汽车的终点，智能才是。”近些年很多车企的领导，都曾发出过类似的感叹。
如果说“电动化”是汽车产业变革的上半场，那么“智能化的下半场”如今可以说大势已至。电动汽车企业也都丝毫不掩饰其想成为全球科技巨头的野心。
如今，随着人工智能技术的迅猛发展，很多车企们已经将高阶智能、智能驾驶（智驾）和大模型技术的普及与应用视为其技术创新的主要路线。
而这种现象的背后，其实是汽车的竞争逻辑发生了改变。
传统汽车时代的竞争，主要是围绕动力、操控和空间来展开，机械水平的差距往往就是车辆价值的体现。但智能汽车发展的背后，是整车计算平台的演进，上述这些技术的实现都离不开强大的算力支持，无论是数据处理、算法优化还是实时决策，都需要高性能的计算平台来保障。
对于当今的汽车产业来说，谁拥有更强大的算力，谁就拥有了更大的智能化空间。要知道，智能化不仅仅体现在驾驶体验上，还涵盖了车辆的互联互通、数据管理、用户交互等多个方面。
因此，高阶智能技术的推进，不仅是技术层面的突破，更是对算力资源的全新需求。
一方面，智能驾驶技术的不断升级对算力提出了更高的要求；另一方面，汽车数据的爆炸性增长也需要强大的计算能力来处理和分析。这种需求不仅体现在车辆本身，更涵盖了整个产业链的各个环节，从研发设计到生产制造，再到销售服务，每个环节都需要强大的算力支持。
从传统的马力大战到如今的算力角逐，汽车行业的核心竞争力已经发生了根本性的变化。
可以预见的是，智能化的下半场将对算力、芯片、汽车数据等智能化要素提出更高，也更复杂的要求，从而最终演变为错综复杂的智能化竞争。
很显然，无论是新势力车企还是传统厂商，都不敢，更不能在这一关键领域掉队。
车企“改行”搞科技，还缺什么？
伴随着大数据、云计算、物联网和大模型等产业的蓬勃发展，算力已成为数字经济时代的石油和电力，而这一点在汽车产业展现得尤为明显。
在智能化体验上的百花齐放，使得单车产生的数据量正以指数级的速度增长。如何高效地处理和分析这些庞大的数据集，已经成为汽车制造商所面临的一个重大挑战。
以自动驾驶技术为例，每一次自动驾驶级别的跨越，都代表着算力需求的指数级增长。这些数据包括车辆的传感器数据、高精地图数据、交通环境数据等，每一项数据都需要强大的算力来支撑。
根据中国电动汽车百人会的数据，“端到端”智能驾驶领域的起步算力为1 EFLOPS，而座舱大模型的基础模型算力需求大于10EFLOPS，垂域模型算力需求为数百到数千PFLOPS。
目前来看，车企普遍倾向于在量产车辆上装配高级别智能驾驶硬件，把芯片直接拉至高级别（L4）生命周期，通过硬件快速上量来获取大量数据，然后对体验不断进行技术迭代。因为自动驾驶要突破到更高级别，需要数据、算法、算力来实现闭环，用数据来驱动算法的迭代。
然而，面对如此庞大的数据量，很多车企却普遍缺乏高效的处理和分析能力。一方面，车企需要投入巨额资金来建设智算基础设施，包括数据中心、服务器、存储设备等。另一方面，车企还需要招聘和培养大量的数据科学家和算法工程师，以开发和优化智能驾驶算法。
这对车企来说无疑是一个巨大的挑战，因为它们需要在微薄的利润水平下，分流资金来竞逐越来越高的算力数字。
“到了人工智能时代，汽车行业最缺的是智算的基础设施，这也将会成为智能网联汽车加速发展的主要矛盾。”中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟就曾公开表示。
如今，汽车行业正陷入价格鏖战，汽车制造商难免会在资源分配上陷入两难境地。在这种背景之下，既然大部分车企不甘心只卖车，而是要朝着AI科技公司的方向进发。那么，通过与顶尖算力服务商的合作予以借力，就显得尤为必要了。
而宁畅作为国内领先的算力服务商之一，显然是应对现有智算缺口的最佳选择之一。
公开资料显示，宁畅拥有强大的硬件基础设施和先进的算法优化能力，能够为车企提供全方位的算力支持。
比如，在关键的自动驾驶领域，宁畅可以为车企提供自动驾驶模型训练和仿真解决方案。此外，借力NVIDIA Omniverse企业平台的强大功能，Nettrix的自动驾驶解决方案还可帮助汽车制造商进行数据收集、感知模型训练和模拟测试。
同时，宁畅作为服务器提供商，也可以提供完整的数据存储方案，通过本地存储和私有云存储资源池为用户提供数据存储能力。并且，宁畅还可以提供数据注入、预处理、训练、仿真、归档等各个环节业务数据的全生命周期管理。
整体上来看，宁畅可以在数据采集、模型训练和仿真等三大方面赋能自动驾驶的研发。
正是得益于宁畅这类顶尖算力服务商的赋能，汽车制造商可以充分利用计算产业的先进算法和大数据处理能力，加速技术创新的步伐。
而除此之外，宁畅还可以为车企提供智能制造、企业运营解决方案、VDI解决方案等多领域的服务，帮助他们提升生产效率，降低运营成本。在智能制造领域，车企可以利用宁畅提供的算力资源，实现生产过程的数字化和智能化，提升生产效率和产品质量。在企业运营领域，车企可以利用宁畅提供的算力资源，实现业务流程的自动化和智能化，提升运营效率和决策质量。
更重要的是，宁畅的赋能还帮助车企拓宽了业务边界，使其能够在智能交通、车联网等领域拓展新的商业模式。比如，在智能交通领域，车企可以利用宁畅提供的算力资源，开发出更先进的交通管理算法，提升交通系统的运行效率。在车联网领域，车企可以利用宁畅提供的算力资源，开发出更丰富的车联网应用，提升用户的驾驶体验。
这些新的商业模式，不仅为车企带来了新的收入来源，也为整个汽车行业带来了新的增长点。
“精装算力”将成热门资源
近年来，大模型产业的爆发带动了算力的井喷式增长。随着我国算力的快速提升，目前总规模已经达到246 EFLOPS，位于全球领先水平。预计到2025年，本土算力核心产业的规模将增长至4.4万亿元，而相关联产业的规模有望突破24万亿元。
IDC报告的数据显示，2023年中国智算服务市场规模已接近200亿，未来五年将保持18.9%的年复合增长率，2027年有望触及3075亿规模。
从市场规律来看，算力产业正在经历从粗放型发展向高质量发展阶段的转变。这一转变与许多其他产业的发展路径相似，都是在经历了初期的野蛮生长后，逐渐走向精细化和高水平的发展。
在算力市场，这意味着供应商需要提供更加高效、可靠和灵活的算力服务，以满足用户的多样化需求。
具体到汽车行业，智能化的发展，无疑拓宽了整车制造业务的边界，加上大模型应用落地加速，算力供给和应用场景需求的连接正在加深，其对于算力的需求也开始趋于多元复杂。
同时，用户的个性化需求也在推动算力需求的多样化。不同的用户对于智能汽车的使用场景和功能有不同的期望，这要求车企能够提供定制化的智能解决方案。因此，算力供给不仅需要量大，更需要质优，能够灵活适应不同的应用场景和用户需求。
那么，到底什么样的算力服务才能跟上时代潮流？
在智能化下半场的竞争中，算力服务不仅要提供高性能的硬件资源，还需要具备全栈全液、软硬协同和灵活部署等多方面的技术优势。这些技术优势是现代算力服务的核心要求，也是企业能够在智能化竞争中脱颖而出的关键。
通俗一点来说就是，现在车企对于算力的需求更为“刁钻”。“毛坯房”式的算力供应早已跟不上时代，对于汽车行业来说，现阶段最紧俏的还是能直接“入住”的“精装修房”。
在这一点上，宁畅作为国内领先的算力服务商之一，正是这种高质量发展阶段的代表。
依托其全栈全液、定制化能力，专注定制企业级算力中心及行业级解决方案，从而打造出全体系软硬协同的精细化算力服务，成功将算力服务的标准提升到了“精装”级别。
也正是基于“精装算力”概念，宁畅为车企量身打造的“2+6+N”智慧汽车解决方案，帮助车企能够在瞬息万变的智能化竞争中，拥有破局的力量与底气。
通过聚焦自动驾驶训练与仿真2大高算力需求场景，围绕智慧汽车制造6大维度，宁畅现已形成完备的智能计算平台产品矩阵，凭借领先的液冷部署能力，实现绿色高效的一体化算力中心建设。
宁畅的定制化智算中心能够针对不同车企的具体情况进行优化，提供更高效的服务。
在硬件配置方面，宁畅可以根据车企的需求，灵活选择高性能的计算服务器、存储设备和网络设备。这种按需定制的方式，不仅能够满足车企的实际需求，还可以在经济上提供更优的解决方案，避免资源浪费。在软件方面，宁畅提供了多种智能算法和优化工具，帮助企业提升算法的性能和效率。
可以说，算力是实现智能化的基础，但要转化为新质生产力，还需要在算法、数据和应用场景等方面进行综合优化。宁畅的“2+6+N”方案，正是为了实现这一跨越而设计的。
如今，算力已经成为智能汽车发展的关键动力，而提供算力服务的同时，具备全栈服务能力，满足用户刚需的同时，也能全程优化用户体验，才是算力服务商们的长远发展之道。
在这一点上，宁畅的“2+6+N”智慧汽车解决方案，正是其“精装算力”概念在实际应用端的完美具现，不仅为车企提供了强大的技术支撑，更是对整个汽车行业的智能化升级提供了新的思路。
面向未来，相信以宁畅为代表的算力服务商，还将与车企碰撞出更多新的火花，共同推动智慧汽车产业的发展，共创智能出行的新时代。（本文首发于钛媒体APP）
