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吴吉东表示，目前我们对间接经济损失的评估还停留于研究领域，较少在实际中应用。“虽然从数据上看，目前我国灾害直接经济损失在我们整个国家经济统计中的占比下降了。但实际上我们为了这个直接经济损失下降，投入了非常大的成本，比如工程设防、非工程措施以及应急救援的成本都没有算进去。”吴吉东说。
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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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