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燃油车与电动汽车的智能化分野，本质是电子电气架构的降维打击。以特斯拉为代表的域集中式架构可实现毫秒级的多传感器数据融合，而多数燃油车仍停留在分布式ECU架构，系统响应延迟高达数百毫秒。这种差距在高速NOA（自动导航辅助驾驶）场景中尤为致命——电动汽车可流畅完成匝道汇入、主动变道，而燃油车往往因动力响应滞后被迫退出智驾模式。某合资品牌工程师坦言：“燃油车做智驾就像给蒸汽机车装5G模块，先天不足。”

　　　　因此未来要想应对这种局面，除了继续寻求新的数据来源（包括更偏僻的语料、专业领域的数据），还可以尝试合成数据、数据增强、迁移学习、联邦学习等策略，提升数据利用效率与质量管理水平。总的来说，困境不单纯是“数量不够”，更是数据“质量与可用性”不足带来的挑战，应对之策是在技术、策略、制度层面全方位提升数据处理的精度与效率。