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　　　　“‘端到端＋大模型’决定了对于算力有较高的要求。”俞荣锦谈到，算力的增加，还体现在其他一些方面。例如，为了实现高效、准确的AI推理，车企及相关技术开发者可能需要花费更多精力在大模型优化、量化等技术上，以保证大模型与端到端配合的高效运行。同时，除了端到端智能驾驶系统本身对大算力的需求外，对云端算力要求也很高，这是因为端到端智能驾驶依赖于大规模数据集，系统训练过程非常耗费算力资源，尤其是为了让大模型具备对复杂路况有足够的识别能力，训练过程需要在大量的模拟场景和真实世界的数据上进行，可能涉及数亿、数十亿甚至更大的样本量，通常是样本量越大，系统就会越成熟，而这种大规模的算力需求，也推动了对高性能的计算芯片、计算模块等算力硬件的需求。

一架战斗机有数百万个零件，更有数不清的流水线，要想飞机更高速、更灵巧、更隐身，无疑要做方方面面的原始创新。在这座红房子里，那些生产线上的一个个问题被拎了出来，研发、孵化、验证，应用、复制、推广，航空工业的智能制造技术都在这座工场中“一气呵成”，力求难题被逐个击破。假以时日，出自创新工场的零件和数据会输入战斗机的躯体，化作守护祖国蓝天的钢铁卫士。

　　　　长安汽车发布“北斗天枢2.0”计划和比亚迪举行智能化战略发布会后，吉利汽车、长城汽车、小鹏汽车、零跑汽车等车企也纷纷发布或升级智能化战略。“全民智驾”浪潮正汹涌而来，这意味着技术普惠时代的到来，也意味着全产业链进入黄金发展周期。但繁盛的另一面是，隐藏的问题或将更加频繁的暴露，安全与隐私、法规与监管必须重视起来。