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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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知行科技创始人兼首席执行官宋阳认为，智驾行业对端到端似乎有些过于神话的倾向，认为其无所不能。事实上，行业对基本常识还需有一定的认知。端到端并非万能，其“黑盒”特性决定了无法通过简单明确、可解释的规则约束系统的安全边界，因此存在安全性挑战。模型能力评测从模拟环境到真实环境，系统的适应能力和泛化能力有待更广泛的验证。
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