数字中国万里行｜智算中心“扶摇”与小鹏汽车的新四化版图
8月1日，小鹏汽车通过官方渠道发布7月份的成绩单，并发布2022年累计交付量：超过8万台，同比增长幅度高达108%。
在新一轮全球汽车行业浪潮中，以小鹏汽车为代表的一批中国新能源企业正在开创属于自己的时代。从2019年到2022年，小鹏汽车推出NGP，小鹏汽车进入智能化的初阶阶段。
8月2日，小鹏汽车宣布在乌兰察布建成中国最大的自动驾驶智算中心“扶摇”，用于自动驾驶模型训练。小鹏汽车董事长、CEO何小鹏在发布会上提出小鹏汽车的新四化理念：智能化、电动化、运动化、国际化，这也让大家对搭载XPILOT4.0智能辅助驾驶软硬件体系的小鹏G9充满期待。
数据驱动是智能驾驶、自动驾驶发展的关键，而基于阿里云强大的本地+云端的算力支持，小鹏汽车正在更快更强去实现自动驾驶的研发，让智能辅助驾驶才能真正体现出价值。
小鹏汽车的新科技与新突破
在自动驾驶智算中心“扶摇”发布会上，小鹏汽车董事长、CEO何小鹏分享了这样一组数据：最初智能辅助驾驶在高速上的时候，用户在每100公里主动接管的次数是十几次，经过一年时间的技术升级，现在用户每100公里接管次数小于1次，系统提醒客户主动接管次数也小于1次。
在高速上，用户在百公里内通过智能辅助驾驶和自己开车相比碰撞事故降低了十几倍，从人工主动接管十几次到智能辅助驾驶0.1-0.3次，这是一个质的飞跃。
换个角度，无论从安全还是用户使用体感，智能辅助驾驶都在改变小鹏汽车在高速上的应用。而未来，小鹏汽车希望不仅在高速，在小区、在城市的其他角落，可以实现全场景智能辅助驾驶，甚至去掉“辅助”实现智能驾驶。
和高速公路相比，这些场景路况更加复杂，数据集规模更大，需要更高的算力、更快的网络，尤其在自动驾驶方面，一辆自动驾驶工程测试车一天采集回的数据就有TB级别。一个较成熟的自动驾驶模型训练数据集至少有百PB级别。
从视觉检测、轨迹预测与行车规划等算法模型，有赖于机器学习海量数据集，但算力的不足让研发速度仍远远赶不上数据量增长的速度，随着传感器的进一步增加，算力的挑战越来越大，需要有足够大规模和足够快速度的计算中心支撑。
而此次小鹏汽车在乌兰察布的自动驾驶智算中心“扶摇”，基于阿里云智能计算平台，算力可达600 PFLOPS（每秒浮点运算60亿亿次），这样，小鹏自动驾驶核心模型的训练速度提升了近170倍。
模型训练速度的大幅提升，可以让模型的成熟度更快提升，现在“扶摇”正用于小鹏城市NGP辅助驾驶系统的算法模型训练，小鹏汽车的自动驾驶的智能化程度和安全性将会进入新的阶段。
扶摇智算中心的竞争力和高价值
人工智能需要海量的计算资源和存储空间，再加上非结构化数据的大爆发以及AI算法的快速演进，对传统计算范式造成了巨大的冲击，很多特定计算任务开始涌现，且需要在并行度、吞吐量和时延上做到极致。
益企研究院在“数字中国万里行”考察中发现，云服务商正在充分挖掘基础设施潜力特别是计算潜力来经济高效的提供AI算力，2021年全国的“智算中心”有序发展，通过AI服务器把算力高密度地集中在一起，解决了调度和有效利用计算资源、数据、算法等问题。
以小鹏汽车在乌兰察布的自动驾驶智算中心“扶摇”为例，通过与阿里云合作，“扶摇”以更低成本实现了更强算力。
首先，在“AI基础设施+框架+算法”的架构中，基于对GPU资源进行细粒度切分、调度，将GPU资源虚拟化利用率提高3倍，支持更多人同时在线开发，效率提升十倍以上。
第二，在通讯层面，端对端通信延迟降低80%至2微秒。整体计算效率上，实现了算力的线性扩展。存储吞吐比业界20GB/s的普遍水准提升了40倍，数据传输能力相当于从送快递的微型面包车，换成了20多米长的40吨集装箱重卡。
此外，阿里云机器学习平台PAI提供了模型训练部署、推理优化等AI工程化工具，比开源框架训练性能提升30%以上。
除了算力更大、算力更快、性能更强之外，更绿色也是扶摇智算中心的一大特质。
自动驾驶智算中心“扶摇”位于阿里云乌兰察布数据中心内，在参观中我们发现，结合乌兰察布当地天然的气候优势，阿里云乌兰察布数据中心全面采用了AHU风墙冷却技术、HVDC高压直流供电、自研快插端子等先进技术，可实现全年超过80%时间全新风运行，年平均PUE小于1.2。
同时，阿里巴巴乌兰察布数据中心通过参与电力多边市场交易消纳内蒙古地区丰富的风电光伏等可再生能源，目前清洁能源使用率超过40%。
在小鹏汽车探索科技、探索未来的进程中，智能、绿色、高效能的智算中心正在给小鹏汽车带来新动能。
2018年，益企研究院（E企研究院）发起“数字中国万里行”，通过实地考察，聚焦数据中心IT架构创新和技术迭代，探索智能基础设施的上层应用，发掘并呈现数字化的价值；出发点切合2020年大热的“新基建”，路线选择和洞察符合“东数西算“，深入实地，对风、光、储能的考察符合”双碳战略“，呈现出前瞻性、深刻性、影响性特征。