> 数据图表咨询大家理想智能驾驶训练算力成倍增长2025-8-2最后，真实车辆数据的积累以及算力硬件的储备需要提早的战略布局和长期大量资金投入。数据采集方面，特斯拉自 2015 年 10 月开始开通 AP 系统，开始在车端收集数据进行数据回传机制，并逐步构建起数据闭环体系。截至 2022 年末数据，每天有近 200 万辆车队为特斯拉提供 1600 亿帧视频。2024 年初特斯拉的视频片段已接近 3000 万个，转换为图片超 220 亿张。国内造车新势力也同样对回传数据高度重视，截至 2024 年底，小鹏汽车用于训练基座模型的视频数据量高达2000 万 clips，具有超过 10 亿公里的视频训练、646 万累计公里数的实车测试，理想汽车的智能驾驶训练里程也已达到约 30 亿公里，智驾训练量达到 800 万 Clips。算力储备方面，特斯拉自 2023 年以来算力储备急速上涨，2024 年第三季度的训练算力达到 6.75 万张 H100 GPU 等效算力，算力规模已接近 100EFlops。截至 2024年底，理想汽车计划智驾训练算力储备达到 8.1EFlops，小鹏 AI 算力储备已达2.51EFlops，计划到 2025 年达到 10EFlops。这也伴随着巨大的资金投入，2023 年特斯拉斥资 20 亿美元扩大算力规模，2024 年马斯克计划投入 100 亿美元用于算力。小鹏在 2024 年宣布每年在算力训练上的投入将超过 7 亿元。理想表示理想每年在训练算力的投入超过 10 亿元，2024 年要消耗 20 亿元。综合来看，各家车企在在研发费用和资本开支上不断扩大支出，以支撑智能驾驶技术的升级跃迁。国泰海通综合其他
