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相比已经普遍采用的模块式智驾系统，端到端的神经网络算法模型“聪明”与否，极度依赖海量的真实数据来训练，只有经过海量数据训练，神经网络才能从“小模型”变成好用的“大模型”。这也意味着，伴随着自动驾驶车辆行驶数据量的增加以及高阶智驾在算力等方面的持续投入，端到端智驾的发展会越来越好。另一方面，随着算力的投入和端到端开发复杂程度的提高，现阶段端到端的成本也有一定程度增加，随着未来的大规模推广应用，成本有望逐步下降。

　　　　驾控超级大脑作为四大高性能中央控制单元之一，其集成了动力传动、制动、充电、能量回收及转向等核心子功能，将加速与制动控制、车辆稳定性管理、动态转向功能以及充电管理等完美融合，信息处理速度较以往系统提升了10倍。