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相比已经普遍采用的模块式智驾系统，端到端的神经网络算法模型“聪明”与否，极度依赖海量的真实数据来训练，只有经过海量数据训练，神经网络才能从“小模型”变成好用的“大模型”。这也意味着，伴随着自动驾驶车辆行驶数据量的增加以及高阶智驾在算力等方面的持续投入，端到端智驾的发展会越来越好。另一方面，随着算力的投入和端到端开发复杂程度的提高，现阶段端到端的成本也有一定程度增加，随着未来的大规模推广应用，成本有望逐步下降。
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汪鹏等人的研究对此提出了建议。“我们开展预防性或前瞻性研究遵循的基本原则是，了解得越早，行动得越早，获得的收益也越大。”汪鹏介绍，团队有针对性地提出了循环经济策略，旨在通过减少、再利用、修复和回收数据中心的过时设备来减少电子垃圾的产生。
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