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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。

　　　　例如，某公司计划设计一个活动邀请系统，在将活动时间、地点和主题等信息准确传达后，AI可自动生成一个智能体“小组长”，负责整体规划和调度。小组长可以召唤多个执行不同具体任务的智能体，1号智能体负责活动邀请函的策划，2号智能体负责设计邀请函中的图像及文字，3号智能体负责代码制作和部署网页，4号智能体负责检验差错，他们就像是一个“工作专班”，成为完成个性化工作的“群体智能”。