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此外，对道路及交通规则的准确识别，也需要通过提升算力来保障。例如，国外一些城市的公路大多较为平坦，而国内一些城市公路却有很大起伏，如重庆、贵阳等地区，不仅弯道多而且高度差较大，端到端自动驾驶系统要准确识别，需要更多的训练数据和模型，也会增加对算力的需求。此外，有的城市道路右转线在直行线的左边，左转线在直行线右边的情况也现实存在，对此，需要自动驾驶系统学会识别这种不多见的规则，同样需要算力的支持。
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“特别是语料和科研成果等中文高质量数据集开放程度低，企业在训练大模型时使用的语料来源不透明、权属不明确，开源后存在合规风险，这导致企业更倾向于自行采集和使用数据，大模型数据流通机制尚未形成。”王峥说。
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