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首先，我们需要明确E FLOPS是指每秒浮点运算次数，是衡量计算能力的一个指标。接下来，我将根据相关资料分析各家厂商的云算力利用分布和比例，以及他们端到端的迭代速度。以下内容分析仅供参考。

华为

云算力：约3.3E FLOPS

算力分配：

华为云自身业务：作为国内领先的云服务提供商，华为云自身业务无疑会占用相当一部分算力。

汽车业务：包括与长安、问界、智界、阿维塔等汽车企业的合作，这些合作中，华为提供的云服务和智算中心会占用一部分算力。

其他行业解决方案：华为在多个行业提供数字化转型解决方案，这些方案也会消耗算力。

基于端到端的辅助驾驶迭代速度：

华为ADS 2.0已经完成了6681万公里的智能驾驶总里程，其中智驾里程占比高达33%，泊车日活用户占比更是达到了68%。

华为ADS 3.0依托华为云的底座能力，算力方面达到3.5E FLOPS，训练数据量已达日行3000万公里，模型更新速度达到5天一迭代的惊人水平。

蔚来汽车

云算力：约1.4E FLOPS（与阿里云、英伟达合作）

算力分配：

自动驾驶研发：蔚来在自动驾驶技术的研发上投入巨大，这部分会占用相当多的算力。

用户体验优化：蔚来注重用户体验，包括Nomi智能助手等功能的优化也会占用一定的算力。

其他业务：如充换电服务、车联网服务等。

基于端到端的辅助驾驶迭代速度：

超级“数据中心”：每小时十万级线索自动化处理、超级“训练中心”：每月超2.2亿个样本分析挖掘能力、超级“测试中心”:每月数千万公里里程验证能力。

全域领航辅助NOP+城区功能：蔚来宣布从2024年4月30日起，面向蔚来Banyan·榕智能系统用户进行全量推送。这一功能标志着全国用户规模最大、验证可用范围最广、验证可用道路里程最长的智能驾驶系统即将服务用户。

智能驾驶里程突破：蔚来汽车单月智能驾驶里程首次突破1亿公里，领航辅助总里程接近10亿公里，凸显了蔚来NOP+功能的广泛适用性和用户的高度认可。

理想汽车

云算力：约1.2E FLOPS（与火山引擎合作）

算力分配：

自动驾驶技术：理想汽车致力于提升自动驾驶技术水平，这部分会占用大量算力。

车载系统升级：理想汽车注重车载系统的智能升级，这也会消耗一定的算力。

用户体验优化：理想汽车同样注重用户体验的优化，包括智能语音助手等功能。

基于端到端的辅助驾驶迭代速度：

将向测试用户推送基于300万clips训练出的端到端加上 VLM自动驾驶体系。预计最早在今年年底、最晚明年年初，理想汽车将推出通过超过1000万clips训练出的更完善的自动驾驶体系，为用户提供监督型L3级自动驾驶体验。

小鹏汽车

云算力：约0.6E FLOPS（与阿里云合作）

算力分配：

自动驾驶技术：小鹏汽车以自动驾驶技术见长，XNGP系统需要大量的算力支持。

智能座舱系统：小鹏的智能座舱系统也在不断升级，这也会占用一定的算力。

其他业务：如车联网服务、充电网络等。

基于端到端的辅助驾驶迭代速度：

基于折算10亿+里程的视频训练、‌超646万累计公里数的实车测试、‌以及超2.16亿累计公里数的仿真测试,能够做到“2天迭代一次”，‌在未来18个月内智驾能力提升30倍。‌

其他厂商：

1. 商汤绝影：12EFLOPS（2024 年底将达到 18EFLOPS。）
2. 特斯拉：截至 2023 年 8 月，算力达到 10 EFLOPS（预计 2024 年 10 月，Dojo 智算中心算力可达 100EFLOPS）。  
3. 极越：2 月最新数据显示，其算力在 1.8-2.2EFLOPS 范围之内。 
4. 长安：最新披露，1.42EFLOPS。
5. 吉利：2 月和阿里云成立「星睿智算中心」，计算能力达到 810PFLOPS。
6. 长城：1 月毫末智行和火山引擎合作「雪湖·绿洲」智算中心，称其算力达 670PFLOPS。

综上所述，各家厂商的云算力利用分布和比例因业务需求和战略布局而异。同时，端到端的迭代速度受到多种因素的影响，包括技术成熟度、市场接受度、法规政策等。