在中國(guó)電動(dòng)汽車(chē)百人會(huì)論壇（2025）的熱烈討論中，中國(guó)工程院院士鄔賀銓針對(duì)智能駕駛訓(xùn)練的現(xiàn)狀，提出了深刻見(jiàn)解。他指出，當(dāng)前智能駕駛訓(xùn)練領(lǐng)域存在顯著的資源重疊與浪費(fèi)現(xiàn)象。若各車(chē)企及城市均獨(dú)立進(jìn)行自動(dòng)駕駛訓(xùn)練，將導(dǎo)致成本效益極不理想。

鄔賀銓院士建議，理想的解決方案應(yīng)由國(guó)家主導(dǎo)，攜手車(chē)企與各地交通部門(mén)，共同打造一個(gè)全國(guó)性的自動(dòng)駕駛訓(xùn)練模型。此模型可適應(yīng)全國(guó)各類(lèi)道路條件。隨后，各城市可結(jié)合本地特色，在本地云平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的補(bǔ)充與微調(diào)，從而避免不必要的重復(fù)投資。

智能交通系統(tǒng)目前主要由單車(chē)智能、車(chē)聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算三大核心構(gòu)成，形成了一個(gè)完整的“網(wǎng)邊算”融合體系。車(chē)聯(lián)網(wǎng)則進(jìn)一步細(xì)分為基于5G/5.5G的公眾網(wǎng)絡(luò)和專(zhuān)用V2X網(wǎng)絡(luò)，兩者共同支撐起車(chē)路云一體化的協(xié)同運(yùn)作。

鄔賀銓強(qiáng)調(diào)，要達(dá)到L5級(jí)別的自動(dòng)駕駛——即車(chē)輛在任何時(shí)間、任何環(huán)境下都能完全自主駕駛，無(wú)需人類(lèi)干預(yù)——需要收集170億公里的真實(shí)路測(cè)數(shù)據(jù)。然而，目前所獲取的有效數(shù)據(jù)僅占1%，且其中九成來(lái)自封閉道路和仿真環(huán)境。他警告，過(guò)度依賴(lài)AI生成的數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致“近親繁殖”問(wèn)題，因此建議保留10%-20%的真實(shí)數(shù)據(jù)作為基石。

鄔賀銓還提出，通過(guò)數(shù)據(jù)去重可以減少95%的冗余數(shù)據(jù)，并呼吁開(kāi)發(fā)AI輔助標(biāo)注技術(shù)，以降低數(shù)據(jù)處理的成本。他進(jìn)一步指出，實(shí)現(xiàn)L5級(jí)別的自動(dòng)駕駛需要構(gòu)建擁有8000億參數(shù)的模型，年算力需求高達(dá)2萬(wàn)EFlops，這一需求遠(yuǎn)超當(dāng)前全球的算力總和。因此，他強(qiáng)調(diào)，若每個(gè)車(chē)企和城市都獨(dú)立進(jìn)行自動(dòng)駕駛訓(xùn)練，將顯得極不經(jīng)濟(jì)。