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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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站在我国的角度，不少业内专家对记者表示，“花小钱办大事”的DeepSeek路径，更加符合当前AI产业的发展实际。田丰提到，一方面，国产算力芯片产能、良品率正在逐渐提升，未来3到4年可能会有较大突破；另一方面，国内企业利用软件层面的性价比优势，提升模型训练效率，降低成本，这就形成了一个“剪刀差”。“发展到一定程度，我国的AI产业将实现更快速的发展。”
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