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“‘端到端＋大模型’决定了对于算力有较高的要求。”俞荣锦谈到，算力的增加，还体现在其他一些方面。例如，为了实现高效、准确的AI推理，车企及相关技术开发者可能需要花费更多精力在大模型优化、量化等技术上，以保证大模型与端到端配合的高效运行。同时，除了端到端智能驾驶系统本身对大算力的需求外，对云端算力要求也很高，这是因为端到端智能驾驶依赖于大规模数据集，系统训练过程非常耗费算力资源，尤其是为了让大模型具备对复杂路况有足够的识别能力，训练过程需要在大量的模拟场景和真实世界的数据上进行，可能涉及数亿、数十亿甚至更大的样本量，通常是样本量越大，系统就会越成熟，而这种大规模的算力需求，也推动了对高性能的计算芯片、计算模块等算力硬件的需求。
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这也被不少行业专家认为是助推智能驾驶从“小范围测试验证”加速迈入“规模化落地”，加快高阶智能驾驶的普及应用和商业化进程的里程碑事件。随后，各地开展了一系列“产学研用”深度融合的“车路云一体化”中国方案实践。
新奥最精准资料网站2024年12月31日，国家体育总局体育仲裁中心在京“揭牌”，代行中国体育仲裁委员会秘书处职能，承担中国体育仲裁委员会日常事务性工作。自2023年2月11日成立以来，中国体育仲裁委员会共收到174起仲裁申请，受理案件83件（含合并情形）。视觉中国供图
