香港精准资料大公开一体版V15.17.13-湖北之窗
“‘端到端＋大模型’决定了对于算力有较高的要求。”俞荣锦谈到，算力的增加，还体现在其他一些方面。例如，为了实现高效、准确的AI推理，车企及相关技术开发者可能需要花费更多精力在大模型优化、量化等技术上，以保证大模型与端到端配合的高效运行。同时，除了端到端智能驾驶系统本身对大算力的需求外，对云端算力要求也很高，这是因为端到端智能驾驶依赖于大规模数据集，系统训练过程非常耗费算力资源，尤其是为了让大模型具备对复杂路况有足够的识别能力，训练过程需要在大量的模拟场景和真实世界的数据上进行，可能涉及数亿、数十亿甚至更大的样本量，通常是样本量越大，系统就会越成熟，而这种大规模的算力需求，也推动了对高性能的计算芯片、计算模块等算力硬件的需求。
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如果车辆系统侦测到车辆正在被检测，软件则会被激活，随后会采用“对应程序”调整发动机和排气系统的运行方法以实现排放测试数据的达标，这就是软件作弊的方法。事实上，这些车辆在实际使用过程中都存在排放超标的问题，排放检测标准的提升也就形同虚设。行业人士认为，这是排放标准升级后行业发展过程中确实存在的顽疾。
香港精准资料大公开轻元素平台负责人、北京大学物理学院教授江颖介绍，平台设有量子材料设计与预测、量子材料精确制备、量子物性精准探测与调控、量子器件加工与测试4个研究部门，开展从基础理论、实验技术、材料制备到器件探索的全链条、开放式的前沿交叉研究。“我们将利用轻元素体系独特的物理性质，实质性推进量子材料的落地和应用，推动产业技术变革。”
