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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。
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对此，曾文翔认为，车企首先要认真执行国内相关法规。针对智能网联汽车使用中的数据、个人信息等，目前已经有一些相关的法规和政策对车企、供应商等相关方进行约束，有的车企也采取了“数据加密”、设置“访问权限”等措施，这些都值得提倡。同时，在法定范围内一定要落实“授权使用”等相关规定。不过，他也指出，由于智驾技术发展较快，相关法规难以覆盖新技术应用中出现的一些新情况、新问题，这需要主管部门、行业、企业共同研究探讨，推动相关法规的完善，切实防控数据隐私风险，为智驾应用普及保驾护航。此外，法规、标准的健全，也有利于防范个别产品利用智驾普及之机，以次充好，“浑水摸鱼”，影响消费者使用和交通安全。
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