随着人工智能（AI）技术的蓬勃发展，汽车行业正迎来一场前所未有的变革。在这场变革中，算力成为了车企能否在竞争中脱颖而出的关键因素。AI技术的应用使得汽车需要处理海量的感知数据、复杂的决策任务以及精准的控制指令，这对车企的算力水平提出了极高的要求。

中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟指出，要完成端到端智能驾驶的研发和训练，车企必须投入巨资建设算力基础设施，形成规模化的算力、数据和算法团队。

然而，当前国内车企的算力水平普遍较低，与AI时代的需求相去甚远。数据显示，国内车企现有的算力均在10 EFLOPS以下，而中国移动、中国电信、中国联通三大运营商到2024年底的规划算力合计也仅为53 EFLOPS。相比之下，特斯拉的算力水平高达100 EFLOPS，几乎是国内所有车企算力之和，这无疑彰显了特斯拉在AI领域的领先地位。

面对如此巨大的算力差距，张永伟提出了加强算力共建共享的策略，以提升资源利用效率。他认为，未来应从四个方面入手：一是算力集中，通过集中算力资源，提高模型迭代效率；二是基础模型共享，减少资源的重复利用，降低研发成本；三是软硬协同，加强软硬件之间的适配性，提升整体性能；四是生态共建，完善软件开发生态，促进技术创新和产业升级。

此外，张永伟还强调了解决国内算力不成熟、配套工具链和生态能力较弱的问题的重要性。他指出，只有加快解决这些问题，才能减少算力在硬件上被“卡脖子”的风险，为车企提供更加稳定、可靠的算力支持。