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　　　　我曾试图在我妈做饭的时候帮手，屡屡被踢了出去。毕竟，我妈是厨房唯一的“统治者”，技能不达标是要被嫌弃的。可如果有一天，她做饭觉得辛苦了，想把宇宙的中心让位给我呢？我会接吗？我问我自己，世界上最怕麻烦的那个自己。以前的我大概会抱头逃跑，可是今天的我，也许可以了呢。岁月渐长，让我明白爱就是让人受苦的礼物。若自由是身边空无一人，它会变作沉重的虚无。也许不是因为懂得了什么道理，而只是想做我妈妈做的事，跟她再像一点，再多了解她一点。

训练数据即将遭遇的瓶颈已悄然浮现。有研究机构预测，到2028年左右，用于训练AI模型的数据集典型规模将达到公共在线文本总估计量的规模。换句话说，AI可能会在大约4年内耗尽训练数据。与此同时，数据所有者（如报纸出版商）开始打击对其内容的滥用行为，进一步收紧了访问权限，这将引发“数据共享”规模上的危机。为此，开发人员必须寻找变通之道。

　　　　俞荣锦表示，由于现阶段的端到端还存在开发不足等问题，准确率受到影响，因此各车企基本都采用了“端到端＋”的方式来克服弊端。目前，端到端的不足包括端到端智驾系统的训练所需的数据规模比海量更加海量，随着智驾里程的增长以及自动驾驶系统能力的提升，端到端训练的数据量也会不断增长。来自车企的数据表明，截至2024年9月，小鹏汽车端到端的视频训练量为2000万个视频片段，特斯拉端到端智驾系统FSD的训练量则至少有5000万个视频片段。