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“端到端用先进的算法模型取代了传统算法和人工编写程序效率不高等问题。”在深圳先进技术研究院研究员俞荣锦看来,端到端的神经网络可以通过AI来自己学习,很快掌握海量的知识和技能,理论上可以不再需要模块化那样的人工编程。但是,现阶段如果完全依靠基于神经网络打造的端到端自动驾驶系统还不够“聪明”,测试表明,有时它可以在很复杂的道路交通场景中给出合理的规则,但有时也会犯低级的错误,甚至可能出现分不清红绿灯的情况,这被行业称为“上限很高,下限很低”。原因之一是神经网络学习的数据量不足,因此,目前包括华为、小鹏等车企推出的端到端智驾系统采用了“神经网络+编程”的方式,最大限度保证系统的安全性。
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除了技术上的联动复用,商业版图上的拓展延伸,也是车企入局的重要考量因素。香港瞻行资本创始人、原自动驾驶公司联合创始人詹培勋指出,汽车作为大宗消费品,其更换频率通常在5~8年之间,这一消费频率并不算高。特别是当下飞机、高铁甚至飞行汽车也指日可待,出行方式日渐多元化,车企如何继续获得大规模生产效应,来创造更大的商业价值呢?
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