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　　　　车企跨界人形机器人不仅是技术延伸，更是对未来智能生态的战略卡位。随着技术迭代与成本下探，这一赛道或将成为汽车行业转型的“第二增长曲线”，但其商业化落地仍需跨越技术、成本与市场的三重门槛。太平洋证券分析师崔文娟认为，车企入局人形机器人领域可以实现技术同源，将车端算法复用到人形机器人上，预计未来随着更多企业的加入，人形机器人产业链将更加完善，商业化落地的可能性也将提高。

而面对外界的质疑，她的回应也展示出了年轻人的个性，“我并不在意别人是否满意，我在用我的声音，在与我相关的方面带来尽可能多的积极改变。如果有人不相信这是我的初衷，那只能说明他们没有足够的同理心去理解别人的善意，可能因为他们和我有不同的价值观。”

　　　　此外，如果再按照训练频次和模型的迭代速度算，数据就更为巨大，像特斯拉端到端如果每天迭代一个小版本，假设需要用5000万个视频片段训练20个频次，每天就要训练10亿个视频片段。如果算力不足，端到端智驾模型迭代的速度就会放慢，准确性也会受到影响。而端到端智驾系统除了训练，还需要推理来支持决策，这对算力来说是个巨大考验。所以，特斯拉购买英伟达H100高性能芯片用于训练的算力支持，自研的Dojo计算机做推理算力支持。