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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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然而，沉静下来，笔者也在思考，是不是好的生源就一定能够转化为高质量的人才培养，是不是由高水平专科高职升格的职业本科，其培养质量就一定能够像招生分数一样超越传统本科院校，职业本科的社会吸引力能否长久地持续下去，成为引领职业教育甚至高等教育改革的重要方向。以上诸多问题，需要职业本科战线的同仁深入思考并作出积极行动。笔者结合工作经历，谈些体会与建议。
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