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　　　　事实上，不仅如此，端到端本身对于算力的要求大大超过了模块化阶段。“从特斯拉的FSD自动驾驶系统看，端到端所需算力成倍增加。”梁筱磊表示，特斯拉声称将AI大模型引入自动驾驶系统，其“端到端＋大模型”的HW5（芯片）与之前的HW4相比，用3000行代码替代了原来的30多万行代码，但算力要求提升了10倍，整个平台算力需要达到3000～5000T0PS才能满足端到端的需求。

另外一家德系豪华品牌车企宝马，则将重点放在智能驾驶与操控性能的融合上。该品牌深知燃油车在动力响应和驾驶乐趣方面的独特优势，因此在开发智驾系统时，注重如何让智能驾驶功能更好地服务于驾驶者，而不是取代驾驶体验。其利用在底盘调校和动力系统控制方面的深厚技术积累，优化智驾算法，使车辆在自动驾驶过程中依然能保持出色的操控性能。例如，在高速行驶时，智驾系统能够根据路况和驾驶意图，精准地调整动力输出和悬架系统，为驾驶者提供既安全又富有乐趣的驾驶感受。

　　　　一种基于物理实体进行感知和行动的智能系统。它通过智能体与环境的交互来获取信息、理解问题、做出决策并执行行动，从而展现出智能行为和适应性。传统的人工智能通常依赖于抽象的符号计算，而具身智能更强调通过物理身体的感知、运动以及与外部环境的交互来实现认知。2024年，国内外科研机构和企业在具身智能领域取得了重要进展，成功推出了多款具身智能机器人，能够在不确定的环境中进行自主感知和决策。同时，具身智能在自动驾驶中的应用也得到了进一步深化，特别是在动态交通环境中的感知与决策能力显著提升，无人驾驶汽车实现了城市级的应用落地。借助具身智能的多模态感知技术，手术机器人在复杂的医疗环境中实现了更加精准的判断和操作。随着相关技术的不断成熟，具身智能将进一步推动各行各业的转型升级，为未来智能化社会的建设提供重要支撑。