主君的太阳
起源奔驰 靠特斯拉大规模商业化！电车“颜值标配”的隐藏式车门把手要说再见_我的网站
A | 智东西（公众号：zhidxcom） 作者 | 程茜 编辑 | 云鹏 智东西7月22日报道，昨日，阿里千问最新发布的Qwen3.8预览版模型在英伟达评估AI进行算子优化的榜单上登顶，排名超过腾讯混元、人类开发者、Cursor。
B | 榜单中SOL得分指的是GPU的峰值算力与HBM带宽共同决定的理论性能极限。模型这一分数越接近1，代表其生成和优化GPU算子能力越接近理论极限，可以在无需人类标注的情况下，通过与真实硬件环境的交互，自主产生训练信号、评估自身输出质量并持续改进算子。
C | SOL-ExecBench榜单是今年3月，英伟达推出的GPU CUDA Kernel内核优化基准评测套件，面向Blackwell B200架构专门用来评测AI智能体、编译器、自动内核生成工具写出的GPU算子性能。Qwen3.8登顶的FlashInfer-Bench子集，就是专门用于测试和优化大语言模型推理系统中的GPU算子。 7月19日，阿里千问大模型团队宣布将很快发布并开源Qwen3.8。该模型参数2.4T，可能是除了Fable 5外最强大的模型。昨晚，Qwen3.8-Max-Preview更新，前端（WebDev）表现更好。
D | 推动这一行业设计风向巨变的核心节点，是2026年2月2日正式对外发布的强制性国家标准《汽车车门把手安全技术要求》，这份国家强制标准将于2027年1月1日起正式落地实施。 一、从124个模型中提取，共235项CUDA内核优化任务 随着AI智能体生成与优化GPU内核的能力持续增强，现有基准评测的一大局限暴露，其只看重相对软件基线的加速比，而非内核执行方案本身贴近硬件最优效率的程度。而在现代数据中心中，未能充分利用硬件的kernel意味着算力与能源的双重浪费。 基于此，英伟达提出了SOL-ExecBench基准套件。新标准针对车门外把手的设计，主要围绕机械释放、安装位置和手部操作空间三个核心维度提出了硬性安全要求，从根源上堵死了纯电控隐藏门把手为了追求外观流畅度牺牲实用性和安全性的设计漏洞。这一套件共有235项CUDA内核优化任务，提取自124个商用及前沿人工智能模型，覆盖大语言模型、扩散模型、计算机视觉、音频、视频以及混合架构，目标硬件为英伟达Blackwell系列GPU，涵盖BF16、FP8、NVFP4精度下的前向与反向计算负载。 与以往基于软件性能来进行评估标准相比，SOL-ExecBench的评估目标有所不同。赶在这份新国标正式执行前，不少已经上市在售的热门车型，都因为纯电控隐藏门把手不符合安全要求的隐患，陆续启动了大规模召回调整。追溯隐藏式车门把手的起源，最早可以回溯到1954年量产的经典车型奔驰300SL，而真正把这种设计大规模商业化落地的，是2012年特斯拉推出的Model S，这款车首次把电控弹出加蓝牙自动感应的方案实现了量产装车。
E | 其通过“Speed-of-Light（SOL）”界限来评估内核性能，即由GPU的峰值算力与HBM带宽共同决定的理论性能极限。
F | 2018年前后，国内的蔚来、小鹏、理想等一众新势力车企纷纷跟进效仿，纯电控隐藏门把手因为能大幅降低风阻、让整车侧面线条更流畅高级，迅速成了整个新能源汽车行业趋之若鹜的颜值标配。据相关行业媒体统计，2025年国内月销量前100的新能源车型里，有约六成车型都标配了纯电控隐藏式门把手，几乎成了区分新势力车型和传统燃油车的标志性设计。 英伟达开发的SOLAR工具能够从FLOP数量、字节数、GPU峰值吞吐量以及带宽等方面，分析出这些基于硬件的SOL界限，然后将这些界限与预先定义的评分基准相结合，从而得出SOL评分。随着装车量暴增，隐藏式门把手背后的安全隐患也开始集中暴露。
G | 国家车辆事故深度调查体系NAIS发布的数据显示，2024年国内市场因车门把手故障直接导致的交通事故同比增长47%，其中由纯电控隐藏门把手故障引发的事故占比高达82%。 具体来说，评分为0.5表示与基准值相当，评分为1.0表示达到了硬件上的SOL界限。中保研2024年碰撞测试报告进一步揭示了这类设计的安全短板，配备纯电控隐藏式门把手的车型，在发生严重侧面碰撞之后车门可以顺利解锁弹出的概率仅为67%，远低于传统外露机械门把手98%的成功打开概率。一旦车辆发生碰撞之后整车电路短路，电控把手直接卡死，车内乘员很容易被困在车里错过最佳逃生时间。多数主打隐藏门把手设计的新能源车型，虽然在车内配备了机械解锁装置作为电控失效后的冗余方案，但这些应急装置往往位置设计得十分隐蔽，没有清晰醒目的操作标识，紧急情况下乘员很容易找不到解锁方式。比如特斯拉车型前排的机械解锁装置就藏在车窗开关的前部，没有任何特殊提示标识，后排车门甚至没有配备独立的应急解锁装置，后排乘客想要开门脱困，只能先放倒座椅爬到后备箱找对应的解锁开关。中国消费者协会此前发布的统计数据显示，2024年全年针对隐藏式门把手的投诉量出现激增，其中隐藏门把手弹出时夹伤儿童手指的投诉量同比增长132%，绝大多数受害的儿童年龄都在3到8岁区间，不少孩子在车门边玩耍的时候，突然弹出的把手很容易夹伤手指，这类安全隐患之前一直没有得到足够的重视。因此，这个评分不仅反映了相对于基准值的改进程度，还体现了与最大可实现硬件性能相比所剩余的优化空间。
H | 从盲目跟风追求所谓的流畅科技外观，回归到安全实用优先的设计逻辑，这次新国标倒逼车企放弃纯电控隐藏门把手的行业转向，本质上是国内新能源汽车产业从堆参数秀亮点的粗放发展阶段，逐步走向尊重用户实际使用体验的成熟标志，所有花里胡哨的设计，最终都必须给行车安全和用户使用便利性让路。
I | 此次Qwen3.8拿下第一的是FlashInfer-Bench子集，专门用于测试和优化大语言模型推理系统中的GPU算子。 该子集包含26个来源于Llama-3.1-8B、Qwen3-30B-A3B、DeepSeek-V3/R1的问题。 该子集覆盖的精度格式为BF16与FP8，每个问题提供7-48个动态形状的输入配置，覆盖真实生产场景，典型任务包括融合注意力（Fused Attention）、FP8 MoE和RMSNorm等推理关键算子。 根据官方披露，该测试套件中所有提交内容均在真实NVIDIA B200 GPU上隔离执行，GPU时钟锁定在1500 MHz以保证可复现性。 二、榜单排名靠前，意味模型具备闭环自我改进潜力 Kernel优化是少数几个可以提供清晰、客观、可量化反馈信号的真实工程任务之一： 反馈明确：运行时间、吞吐量、带宽利用率可以精确测量； 标准客观：距离硬件理论极限还有多远，没有歧义； 迭代自然：每一轮优化都可以作为下一轮的起点。 这意味着模型可以在无需人类标注的情况下，通过与真实硬件环境的交互，自主产生训练信号、评估自身输出质量并持续改进。 在SOL-ExecBench FlashInfer-Bench子集上表现靠前，就意味着模型在下面几项能力上具有优势： 长程因果推理：优化决策之间存在复杂依赖链，局部改动会影响全局性能，模型需要跨越长上下文进行一致性推理。 工具使用与环境交互中的策略规划：现实世界智能体任务面对多轮工具调用，模型需要根据每次执行反馈动态调整策略，而非机械执行预设步骤。 稀疏反馈下的探索能力：性能提升往往不是线性的，模型需要在大量“看似合理但实际无效”的方向中识别真正有价值的优化路径。 系统级抽象与具体实现之间的双向翻译：从高层算法语义映射到底层硬件指令，再从硬件反馈反推优化方向，这种双向能力在科学计算、编译器设计、芯片设计等领域均有直接迁移价值。 这也意味着，能在SOL-ExecBench上持续进化的模型，具备在客观物理约束下进行闭环自我改进的能力。 三、训练侧搭建真实GPU环境，推理侧引入阿里智能体框架 智东西从千问团队获悉，在训练、推理方面，千问团队均针对Kernel Self-Evolving进行了优化。 首先在训练侧，为了让模型真正具备kernel优化能力，而非仅仅学习表面的代码模式，其构建了一套基于真实GPU环境的大规模强化学习体系。 1、研究人员搭建了基于沙盒的真实GPU训练环境： 为模型提供丰富的硬件文档与可交互的Workspace，使模型能够通过真实编译、执行与性能测量获取来自硬件的奖励信号，而非依赖代理指标或模拟器。这可以确保每一个训练信号都有真实的物理意义。 2、真实Kernel仓库作为训练数据 研究人员系统性收集了大规模真实的工程级kernel优化代码，以这些真实世界的kernel作为训练query。相比合成数据，真实反馈覆盖了更广泛的优化模式、硬件适配策略与工程取舍，为模型提供了更接近生产场景的学习信号。 3、RL基础设施的针对性优化 Kernel优化任务的一个显著特点是需要超长的工具调用序列，单次优化过程可能涉及数十乃至数百轮的编译-执行-分析循环。 为此，研究人员对强化学习训练基础设施进行了专项优化，使其能够高效支持超长多轮工具调用的训练，从而让模型真正学会跨越长序列的持续优化策略。
J | 在推理侧，研究人员使用阿里巴巴Atrex Kernel Agent框架来承载算子优化的完整分析迭代流程与经验沉淀机制。
K | ▲阿里巴巴Atrex Kernel Agent框架和工作流（图源：GitHub） 在SOL-ExecBench FlashInfer-Bench子集的评测中，该模型完成了平均29354轮工具调用的持续迭代，在每一轮循环中对kernel实现进行编译、执行、性能分析与策略调整，将性能逐步推向硬件理论极限。
L | 这意味着，模型在数万轮的迭代过程中可以保持方向一致性、持续产出有效优化、不陷入局部震荡，正是长程持续优化能力区别于普通代码生成能力的核心所在。 结语：从手写算子到AI生成、调优，Qwen3.8刷新自动化算子生成能力上限 Qwen3.8此次登顶，意味着其有能力承担底层算力优化的复杂工程任务，并进一步压缩人工介入算子开发的工作环节，其能直接对接真实硬件环境采集运行反馈，形成从算子生成到性能调优的自动化闭环。 自动化GPU算子生成赛道的长期竞争，未来或取决于大模型理解硬件架构、推演访存瓶颈、自主迭代调参的综合智能水平。长远来看，伴随大模型能力升级，模型侧与编译层在算力优化方面将形成持续双向反馈，硬件规格、算子实现、模型架构三者协同演进可能会成为常态。
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Published on:04:28:28