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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。

超材料具有同类天然材料不具备的特性。在一项最新研究中，英国科学家研制出一款超薄二维（2D）表面，能对卫星最常用的电磁波进行操纵和转换。这一成果有望提升6G卫星在通信、高速数据传输和遥感方面的能力。相关论文发表于新一期《通信工程》杂志。

　　　　此外，特斯拉人形机器人Optimus（擎天柱）具备精准控制力和精确神经网络视觉能力，能够在复杂环境中执行多种任务。特斯拉通过打通FSD（完全自动驾驶）自动驾驶系统和人形机器人的底层模块，实现了算法复用和数据共享，降低了研发成本和时间成本，计划Optimus2025年小规模量产。小鹏汽车自主研发的人形机器人Iron搭载多块自研芯片支持端到端大模型，“大脑”采用自研图灵AI芯片，算力高达3000T，融合智能驾驶领域技术积累，有720°无死角环境感知能力。Iron已在小鹏汽车广州工厂投入实训，主要参与小鹏P7+车型的生产流程。