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　　　　从这些层面来看，国美车市的形态大部分符合，这样的设想在逻辑上是合理的，但实际操作起来也面临着不少难题：首先，招商难，在主办方没有兴建这样的市场前，绝大多数厂家已经完成了网点布局，它凭什么再在市场里增加一个展销点？对于餐饮店等来说，目前这种形势下，在成熟的大商场里经营都困难，凭什么到你新开的市场里来；其次，赢利难，建市场是一次性大投入，后面靠收租金来收回投资，这个周期相当长，必须有短期项目回收。因此，要干成这件大事，必须有大资金长期投入以及有实力雄厚的公司在背后支撑。

除了工作需要，张捷在其他方面也在不断学习：练瑜伽后考了瑜伽证书，练棒球后参加了相关的等级考试，“我还喜欢品酒、品茶，喜欢插花，也学了相关知识。还经常去博物馆、艺术馆。我最近在学中医，想要更好地了解自己的身体”。

　　　　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。