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具身智能的实现不仅是人工智能算法的进化，还涉及多个学科的融合。从机器人学、控制论到认知科学、神经科学，具身智能的技术体系是跨学科的。感知技术的进步，使得具身智能体可以从视觉、触觉、声音等多个维度实时获取信息。仿生学的发展则使智能体在模仿生物的行为方式后，获得更加自然和灵活的行动能力。例如，人形机器人通过模仿人类的运动系统，实现了类似人类的自主决策和行动能力。
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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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