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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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中性原子量子计算使用激光冷却和囚禁中性原子，通过微波或光学跃迁操控原子作为量子比特。“中性原子最大的优势是扩展性超强，目前所有固态类型的量子处理器中，中性原子技术实现的量子比特数是最多的。”储文皓说，但中性原子的高效率读取非常困难，且现有的中性原子量子比特更像是一个实验室样品，距离工业化还很远。
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