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在探索人工智能可控发展过程中，监管沙盒机制是一个创新手段。监管沙盒是指在风险可控的前提下，通过设立限制性条件和制定风险管控措施，允许创新产品技术服务或商业模式在真实市场环境中，以真实用户为对象进行深度测试的一种机制。欧盟《人工智能法案》明确要求其成员国要创建人工智能监管沙盒。目前，挪威、西班牙等国已开始监管沙盒相关工作。
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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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