起步阶段，缺少与智能网联汽车业务紧耦合的端边云、跨运营商算力 互通等关键技术标准。 在技术产业化方面，基础设施方面，端算力呈现高密度、低能效 比和强环境适应性趋势；边缘算力向“通算+智算”融合架构升级；云 端智算算力以大规模部署、集中式训练服务为主。头部企业加速布局 智算中心，小米、吉利、小鹏等企业算力储备均达 10EFLOPS 以上。 算网融合服务方面，该路线已成为行业共识，电信运营商积极开展算 网融 放算力，缺乏统一管理协同；端边云及跨运营商算力融合标准缺失， 车辆跨边缘算力切换时，自动驾驶业务连续性难保障，影响行车安全。 边缘云池智算资源适配性不足。电信运营商 5G 边缘机房已部署 数千个且实现地市级覆盖，但前期以通算算力为主，智算资源占比较 低；而智能网联汽车自动驾驶环境感知、车路协同数据实时分析等业 务需毫秒级低时延智算支撑，当前智算能力缺口导致业务响应效率下 降，难支撑高阶自动驾驶规模化落地。 异构算

下文管理来提升决策质量，同时建立全面的任务执行监控和结果评估体系，确 保整个处理流程的可控性和结果的可靠性。 基于缓存的微调架构技术发展主要围绕着如何构建更智能的缓存系统和更 高效的参数微调机制展开，通过优化相似度计算算法和缓存策略来提升缓存命 中率，同时采用先进的内存管理技术和查询优化方法来降低系统资源消耗。该 技术路线着重解决缓存更新策略的优化、查询效率的提升，以及如何实现更智 能的缓存预热和动态参数调整机制。