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另一方面，数据的多样性和覆盖面也是推动数据需求增长的重要因素。为了提升模型的通用性和适应性，必须使用涵盖广泛主题和语言风格的海量数据，这不仅有助于模型理解复杂的语言结构和语义关系，还能确保其在各种应用场景中表现出色。同时，随着模型应用范围的扩展，如多模态和跨领域应用，对不同类型和领域的数据需求也显著增加，进一步推动了数据量的增长。

　　　　在智能化方面，新款莲花首次搭载豆包AI助手，并在未来将进一步融合多模态感知决策能力，加速用户智能化体验的革新。目前，莲花跑车智驾自研方案已经在全球六十多个国家实现了量产的交付。新款莲花将计划于2月底推送包含16个城市在内的城市路领航UNP-Urban Navigation Pilot功能，可实现路口自主掉头、智能选道、红绿灯启停、三轮车/大车绕行、施工区域绕行及盲区防御性驾驶等功能。