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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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目前，相关车型视同扩展也仅局限于车辆基础信息、污染物排放控制装置等。对于涉及“三电”系统的技术条件尚未纳入视同扩展范围。这种缺失导致在管理上未能全面覆盖混合动力车型核心技术特性。同时，由于混合动力汽车存在电量消耗（CD）模式、电量保持（CS）模式等多种模式，且CD模式可进行多个WLTC工况循环，因此，不同于常规燃油车当前规定的一致性判定方法，需进一步明确混合动力车型在不同模式下数据选取及一致性判定原则。《意见稿》明确了混合动力车型视同扩展及一致性判定。正文补充了混合动力车型式检验扩展要求，并明确混动生产一致性判定，针对混合动力车辆对任一循环的污染物不超过限值1.1倍进行生产一致性管控。
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