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　　　　目前，自动驾驶技术仍面临一些技术瓶颈和难点。例如，自动紧急制动系统（AEB）理论上可以帮助车辆在紧急情况下自动刹停，避免碰撞。但潘嘉汇表示，“这项功能有相应的触发条件。当遇险时驾驶员有转动方向盘的动作，或车辆行驶在较大的弯道上，或者车速超过系统定义的阈值等情况下，AEB都可能无法触发”。此外，行驶过程中识别并避让突然出现的低速、静止目标或异形车辆也是业内的难点之一，“目前很难做到100%识别避让”。

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　　　　相比已经普遍采用的模块式智驾系统，端到端的神经网络算法模型“聪明”与否，极度依赖海量的真实数据来训练，只有经过海量数据训练，神经网络才能从“小模型”变成好用的“大模型”。这也意味着，伴随着自动驾驶车辆行驶数据量的增加以及高阶智驾在算力等方面的持续投入，端到端智驾的发展会越来越好。另一方面，随着算力的投入和端到端开发复杂程度的提高，现阶段端到端的成本也有一定程度增加，随着未来的大规模推广应用，成本有望逐步下降。