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　　　　随着大模型（如GPT-4o及Open AI o1 Pro其后续版本）的规模不断扩大，对训练数据的需求量呈指数级增长。每一次模型迭代，参数数量的增加都要求更多的数据以确保模型能够充分学习和泛化。如今互联网和其他数据源的增长速度并未完全跟上这种需求，导致可用于训练的高质量数据相对稀缺。此外，随着隐私法规的日益严格，如欧盟发布《通用数据保护条例》，大模型研制企业和机构想要获取和使用大规模数据变得更加复杂和受限，进一步加剧了数据供需不平衡的问题。

在安全方面，“好用”的智驾系统必须具备高度的可靠性，能够精准识别各种复杂路况和突发情况，并做出及时、正确的反应。这不仅要求硬件设备的强大性能，更依赖于先进的算法和深度学习技术。例如，在面对恶劣天气、道路施工等特殊场景时，智驾系统能否稳定运行，直接关系到用户的生命财产安全。此外，“好用”还体现在驾驶体验上，车辆的加减速、转向等操作应自然流畅，避免给用户带来突兀或不适感。同时，人机交互界面应简洁明了，易于操作，让用户能够轻松掌控智驾功能。

　　　　另一方面，企业在引入人工智能客服的同时，应保留并设置“一键转接、一触即达”的人工客服，实现人机协同服务。对于常规性的问题，智能客服可以自动回复解决，而对于用户急需解决的问题，特别是涉及人身、财产安全等问题，则需要通过人工客服渠道优先解决。企业需合理配置智能客服和人工客服的服务时段和服务方式，设计更便捷顺畅的客服切换通道，提升无感切换的技术水平，杜绝智能客服“搞不定”、人工客服“找不到”的现象，维护消费者合法权益。