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目前，端到端智驾“卷”算力的程度已经超出之前的预期。目前，特斯拉超算中心的算力支持由其自研的D1芯片和自研的超级计算机Dojo组成，投资约10亿美元。而国内一些车企的端到端则更多使用了云计算方案，如小鹏汽车的云计算大模型等。“总体上看，除了自动化程度越高对于算力需求越大之外，道路交通状况的复杂程度也增加了端到端自动驾驶系统对算力的需求。”曾文翔表示。
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具体而言，核心技术是自动驾驶货车实现商业化落地的基石。尽管长途货车被认为是实现自动驾驶较为成熟的领域，但这并不意味着其技术难度有所降低。与乘用车相似，智能货车在发展过程中也面临算力不足、算法安全性、硬件可靠性及线控冗余等问题。以干线物流场景为例，虽然该领域吸引了众多参与者的加入，并且无人驾驶货车已实现跨省示范运营，但目前其自动驾驶技术仍未达到全面开放上路的标准。一方面是因为货车载重多、惯性大，需要更长反应时间和制动距离，对自动驾驶系统的感知能力和反应速度提出更为严格的要求；另一方面，货车作为运输工具，其自动驾驶系统必须具备强大的控制算法自适应调节能力，以灵活应对各种复杂的运输环境。但就当前情况而言，自动驾驶技术仍需进一步突破和完善。
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