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不难看出，艾芬达拟将大部分募集资金用于毛巾架相关产品的扩产，然而财务数据显示，2020—2022年及2023年上半年，公司卫浴毛巾架产品的产能利用率分别为91.5%、98.9%、79%、82.57%，在2022年大幅下滑后小幅回升，但仍未恢复此前水平。公司实施募投项目必要性受到深交所关注。
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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。
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