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成本因素同样是高阶智能驾驶技术在长途货车上普及的重要制约之一。为了让具备高级自动驾驶能力的货车实现上路运营，企业需投入更高的研发成本，这不仅仅包括软件研发，还涉及高昂的硬件投入。另外，新技术的引入必然会带来成本上升，而在当前公路物流行业持续低迷的背景下，并非所有运输从业者都能承担这一“额外负担”。因此，如何在确保技术性能和安全性的前提下，有效降低单车成本，提升车辆经济效益，使其更易于被市场接受，成为推动高阶智能驾驶技术加速在长途货车上应用的核心驱动力，这非常考验企业对供应链和成本控制的把控能力。
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有文件显示，“草莓”的项目目标是不仅让AI大模型生成用户需要查询的答案，还能提前规划，自主可靠地浏览互联网，从而进行OpenAI所说的“深度研究”。十多位受访的AI研究人员认为，这是AI模型至今尚未解决的问题。
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