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　　　　此外，如果再按照训练频次和模型的迭代速度算，数据就更为巨大，像特斯拉端到端如果每天迭代一个小版本，假设需要用5000万个视频片段训练20个频次，每天就要训练10亿个视频片段。如果算力不足，端到端智驾模型迭代的速度就会放慢，准确性也会受到影响。而端到端智驾系统除了训练，还需要推理来支持决策，这对算力来说是个巨大考验。所以，特斯拉购买英伟达H100高性能芯片用于训练的算力支持，自研的Dojo计算机做推理算力支持。

从技术角度来看，“车位到车位”是一个复合的场景，包括停车场泊车代驾、城区和高速NOA、自动进出闸机等。从技术角度来看，无需固定车位意味着系统已具备强大的“世界感知”能力，自行漫游、自行定位、自行泊入更是感知与规控的完美结合。因此，业内也有观点认为，“车位到车位”的竞赛，本质是智驾企业“端到端”的博弈。

　　　　徐克举例，片中某场战役的每一场戏几乎都需要调动千人以上的拍摄团队及群众演员，要克服这些困难，就需要大量的服装道具准备、战役战术设计，仅服装道具就有非常多的变化。从进入朝鲜到在最寒冷的风雪当中战斗，化装服装的风格要统一、连贯。