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不过,此次合并终止并不能逆转全球汽车产业整合的大势。当前,汽车产业电动化、智能化转型加速,市场竞争日益激烈,传统汽车制造商面临重大挑战。研发电动汽车的电池技术、自动驾驶技术等需要巨额资金与大量人力投入,很多车企仅靠单打独斗无法负担高昂的研发费用,整合资源成为分摊成本、加速技术突破的有效途径。企业间通过资源整合也可以优化供应链、降低采购成本,提高市场竞争力。例如,大众集团通过整合旗下品牌资源并与中国企业合作,在电动化转型上取得显著进展,旗下多款电动汽车已在市场上崭露头角。此前,美国通用汽车公司与福特汽车公司也曾发布联合声明称,两家公司正探讨通过深化合作来降低电动汽车技术成本,以应对市场挑战。
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此外,对道路及交通规则的准确识别,也需要通过提升算力来保障。例如,国外一些城市的公路大多较为平坦,而国内一些城市公路却有很大起伏,如重庆、贵阳等地区,不仅弯道多而且高度差较大,端到端自动驾驶系统要准确识别,需要更多的训练数据和模型,也会增加对算力的需求。此外,有的城市道路右转线在直行线的左边,左转线在直行线右边的情况也现实存在,对此,需要自动驾驶系统学会识别这种不多见的规则,同样需要算力的支持。
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