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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。
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朱西产在接受《中国汽车报》记者采访时便表示,预计到2026年,搭载NOA的新车渗透率就会突破50%。“若NOA的BOM成本能够降到3000元左右,就会普遍应用到10万~15万元级别车型上。”他表示,“难点在于对算力、激光雷达依赖度较高的城市NOA成本较高。”
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