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站在我国的角度，不少业内专家对记者表示，“花小钱办大事”的DeepSeek路径，更加符合当前AI产业的发展实际。田丰提到，一方面，国产算力芯片产能、良品率正在逐渐提升，未来3到4年可能会有较大突破；另一方面，国内企业利用软件层面的性价比优势，提升模型训练效率，降低成本，这就形成了一个“剪刀差”。“发展到一定程度，我国的AI产业将实现更快速的发展。”
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成本因素同样是高阶智能驾驶技术在长途货车上普及的重要制约之一。为了让具备高级自动驾驶能力的货车实现上路运营，企业需投入更高的研发成本，这不仅仅包括软件研发，还涉及高昂的硬件投入。另外，新技术的引入必然会带来成本上升，而在当前公路物流行业持续低迷的背景下，并非所有运输从业者都能承担这一“额外负担”。因此，如何在确保技术性能和安全性的前提下，有效降低单车成本，提升车辆经济效益，使其更易于被市场接受，成为推动高阶智能驾驶技术加速在长途货车上应用的核心驱动力，这非常考验企业对供应链和成本控制的把控能力。
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