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深度神经网络的强大特征提取能力，与其网络结构与规模分不开。根据通用逼近定理，只要神经元及其连接的数量足够大，就可以逼近任意复杂的连续函数。而这些数量巨大的“参数”，是通过训练（学习）来确定的。相信随着网络结构和训练方法的持续创新，深度神经网络的能力还可继续提升。

　　　　在吴永桥看来，这些问题都可以解决。首先，从实际功率数据来看，以中高阶智驾不同配置为例，中阶智驾较高配置的地平线J6M＋3R11V功耗约110W，高阶智驾配置的Orin Y＋3R11V1L功耗约250W，而纯燃油车运行时，风扇、ESP、EPS等器件的低压总功率在1000～1500W左右，智驾系统只占整车低压系统10％～20％的功率。智驾系统增加10％～20％的整车电耗并不是燃油车配备智驾的瓶颈，同时智驾系统也不会大幅增加油耗。而且智驾系统的运行并不都由蓄电池供电，车辆在运行或怠速时，整车供电由连接发动机的发电机直接提供。