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相比已经普遍采用的模块式智驾系统,端到端的神经网络算法模型“聪明”与否,极度依赖海量的真实数据来训练,只有经过海量数据训练,神经网络才能从“小模型”变成好用的“大模型”。这也意味着,伴随着自动驾驶车辆行驶数据量的增加以及高阶智驾在算力等方面的持续投入,端到端智驾的发展会越来越好。另一方面,随着算力的投入和端到端开发复杂程度的提高,现阶段端到端的成本也有一定程度增加,随着未来的大规模推广应用,成本有望逐步下降。
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宋博表示:“很多技术同源,但又有明显差异,例如电机,新能源电机、机器人电机、消费电子电机,它们从尺寸、精度要求、速度要求、力矩要求都不同,所以直接搬来使用是不合适的,相当于这些供应链企业要制造机器人的零部件,还要攻克一些机器人企业已经做出优势的技术,形成独特的差异化优势,才能赢得市场。”
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