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　　　　有研究表明，要实现L2＋智驾系统，需额外增加8％～12％的硬件成本，而电动汽车因原生预留算力冗余，边际成本增幅不足5％。当比亚迪将高阶智驾下放至10万元级车型时，同价位燃油车似乎只有两个选择：要么咬牙跟进导致利润归零，要么放弃智驾沦为“功能机”。

在此背景下，人工智能的核心技术——深度学习展现出独特的优势。深度学习的设计本就源自对大数据的需求，数据处理不仅是它的强项，也是其生存和发展的基础。深度学习能在大量数据中找出规律，减轻数据爆炸带来的挑战。例如，人工实验员一天难以完成的重复实验，通过自动化平台在一天内便可高效完成上百次，大幅提高实验数据的准确性和一致性，而高质量的实验数据正是模拟和训练的基础。

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