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目前，端到端智驾“卷”算力的程度已经超出之前的预期。目前，特斯拉超算中心的算力支持由其自研的D1芯片和自研的超级计算机Dojo组成，投资约10亿美元。而国内一些车企的端到端则更多使用了云计算方案，如小鹏汽车的云计算大模型等。“总体上看，除了自动化程度越高对于算力需求越大之外，道路交通状况的复杂程度也增加了端到端自动驾驶系统对算力的需求。”曾文翔表示。
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成伟介绍，实际上，人工智能给出的建议在全面性上是超过人的。但目前来说，我们还需要给人工智能进行专病的训练，就好比带小孩一样，要拿很多正确的习题或者说病例来训练他、“投喂”他，必须得教他1+1=2、不能是1+1=3。训练最大的难点就在于我们需要保证前期训练的内容是正确的，但这种“数据清洗”的过程非常耗时，需要专业的人去“标化”，所以我们到这一步还有一段距离。而患者和医生所用的模型是不一样的，现在已有的数据库可以回答一些诊断问题，但它所用到的训练材料不是非常专业、广泛的正确材料，它可能只是用一些指南或者教科书等很成熟的材料进行训练的结果。
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