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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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从实际项目验证来看，在分析了电车智驾加速度响应时间需求、加速度变化率、加速度瞬时极限、稳态误差等方面后，博世从某个量产项目中得出“油车做高阶智驾对性能没有影响”的结论。智能驾驶系统在原子级可被分解为横向、纵向动力响应两个维度，其中横向动力响应高中低阶相同，在油车上低阶早已成熟实现，纵向动力响应虽与电车体验有差异，但无绝对好坏之分。
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