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　　　　“端到端用先进的算法模型取代了传统算法和人工编写程序效率不高等问题。”在深圳先进技术研究院研究员俞荣锦看来，端到端的神经网络可以通过AI来自己学习，很快掌握海量的知识和技能，理论上可以不再需要模块化那样的人工编程。但是，现阶段如果完全依靠基于神经网络打造的端到端自动驾驶系统还不够“聪明”，测试表明，有时它可以在很复杂的道路交通场景中给出合理的规则，但有时也会犯低级的错误，甚至可能出现分不清红绿灯的情况，这被行业称为“上限很高，下限很低”。原因之一是神经网络学习的数据量不足，因此，目前包括华为、小鹏等车企推出的端到端智驾系统采用了“神经网络＋编程”的方式，最大限度保证系统的安全性。

由于磁畴的稳定性，反铁磁体可整合到未来的内存芯片中，使这些芯片能耗更少、占用空间更小，同时存储和处理的数据更多。然而，将反铁磁材料应用于存储技术的一个主要障碍在于，如何以可靠方式控制反铁磁体，使其从一种磁态转换到另一种磁态。

　　　　据博世团队推出《纯燃油车（不含HEV/PHEV/48V）中高阶智驾可行性评估》，目前最接近中阶智驾的方案为大疆在一汽-大众、上汽大众车型上已量产的5R7V系统，该系统并非行泊一体域控，其中行车由TDA4VH（32TOPS）＋前视3V实现L2自动驾驶功能；泊车由EQ5M芯片＋4V实现HPA功能，已配置迈腾至尊版、帕萨特龙尊版、途观L智尊版等6款车型，平均售价20万元以上，2024年1～11月销量总和约2700辆；后续大疆计划在一汽-大众某车型量产基于TDA4 VH的中阶智驾方案（2026年）。