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其次，为了实现“智驾平权”，车企需要投入大量资源进行智能驾驶技术的研发，包括算法优化、功能测试、安全验证等。如何在保证技术研发进度和质量的前提下，合理控制研发成本是一大挑战。车企需要优化研发流程，加强与高校、科研机构的合作，实现资源共享和优势互补，提高研发效率，降低研发成本。
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目前，端到端智驾“卷”算力的程度已经超出之前的预期。目前，特斯拉超算中心的算力支持由其自研的D1芯片和自研的超级计算机Dojo组成，投资约10亿美元。而国内一些车企的端到端则更多使用了云计算方案，如小鹏汽车的云计算大模型等。“总体上看，除了自动化程度越高对于算力需求越大之外，道路交通状况的复杂程度也增加了端到端自动驾驶系统对算力的需求。”曾文翔表示。
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