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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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吴吉东记得，我国南方一次洪灾后，他参与核查一家生产电路板的企业损失，当时厂区淹水深度在30-50厘米，厂家为了防洪水把设备抬高了一些，由于设备非常精密，调试发生位移后，影响了设备精度，导致电路板生产的次品率变高，下游产业链的企业负责人也因此找上门来，要求其更换新的设备。“但那个设备一台就要好几百万元，企业因此面临生存危机。”
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