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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。
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编者按：今年12月2日是第十三个“全国交通安全日”。从加强大货车盲区易发事故治理，到创新举措破解“鬼探头”难题，再到严打“飙车炸街”等违法犯罪行为，近年来，各地公安交管部门聚焦道路交通安全，深入推进源头安全隐患排查治理、城市交通出行综合治理，不断加强智慧化交通安全治理体系建设，营造出安全、有序、畅通的道路交通环境。
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