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此外,对道路及交通规则的准确识别,也需要通过提升算力来保障。例如,国外一些城市的公路大多较为平坦,而国内一些城市公路却有很大起伏,如重庆、贵阳等地区,不仅弯道多而且高度差较大,端到端自动驾驶系统要准确识别,需要更多的训练数据和模型,也会增加对算力的需求。此外,有的城市道路右转线在直行线的左边,左转线在直行线右边的情况也现实存在,对此,需要自动驾驶系统学会识别这种不多见的规则,同样需要算力的支持。
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如果真的出了什么问题,公众对这种假设性事故的反应,可能会比1967年“阿波罗”1号任务三名宇航员命丧火灾更加激烈。那场悲剧发生之后,几乎没有人呼吁取消任务,甚至连推迟任务的呼声都很少。洛格斯登指出,如今阿尔忒弥斯计划可能没有足够的政治支持来渡过宇航员伤亡的难关。因此,“阿尔忒弥斯”二号及之后的任务必须尽可能做到万无一失,这样项目才有继续顺利推进的可能。
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