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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。

随着大模型（如GPT-4o及Open AI o1 Pro其后续版本）的规模不断扩大，对训练数据的需求量呈指数级增长。每一次模型迭代，参数数量的增加都要求更多的数据以确保模型能够充分学习和泛化。如今互联网和其他数据源的增长速度并未完全跟上这种需求，导致可用于训练的高质量数据相对稀缺。此外，随着隐私法规的日益严格，如欧盟发布《通用数据保护条例》，大模型研制企业和机构想要获取和使用大规模数据变得更加复杂和受限，进一步加剧了数据供需不平衡的问题。

　　　　产业整合的好处显而易见，但实际操作起来仍存在诸多困难。此次本田和日产的合并磋商中，本田在规模上占据优势，希望在合并中占据主导地位，以实现自身战略布局；而日产谋求对等合并，更多是为了保持自身独立性与原有优势。双方在合并方式上的分歧，实际上反映出在产业整合中，企业对于自身核心利益的坚守与对未来发展方向的不同判断。这也提示其他车企，在寻求资源整合时，除了看到协同效应带来的好处，更要充分考虑双方战略、文化、管理等多方面的兼容性。否则，即使在产业整合大潮的推动下勉强合并，也可能在后续运营中矛盾重重，难以实现“1+1>2”的效果。