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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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“有效降低全社会物流成本是要统筹降低物流成本和现代物流高质量发展,通过调结构、促改革,优化全社会物流资源配置,加强物流各环节协同衔接,全面提升物流体系运行效率,用尽可能少的物流费用支出,支撑尽可能多的经济产出。而不是简单降低运输成本,也不是要压缩物流企业的合理利润,更不是要影响物流从业人员的收入。”张世昕强调。
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