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除了高算力芯片外，大批量优质数据的获取也是一大难题。理想汽车用户张先生在OTA 7.0更新前，使用城市NOA功能的频率非常高。作为一名老司机，他对老版本略有微词。“虽然在大部分情况下，智驾的表现令人满意，但在一些复杂路况和极端路口，我还是不敢使用智驾系统。”张先生举例说，“我家住胡同，道路狭窄，路边不规则障碍物多，有时候就识别不出来。另外，在多车交汇路口，智驾系统的逻辑过于保守或者说太守规矩，其实是不太符合‘老司机’的驾驶逻辑。”
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全球科技巨头们竞相加入自研AI超算芯片竞赛，不仅是为了抢占AI发展的先机，更有着现实的考虑。新一代AI发展所需的模型训练和推理场景，导致市场对大容量、超高速的芯片需求剧增，占据市场七成以上份额的英伟达AI芯片价格持续上涨，甚至翻了几倍，仍供不应求。在AI芯片越发紧俏的当下，科技巨头们自行研发芯片，可以降低对英伟达等外部芯片厂商的依赖，节约采购芯片的支出。此外，相较于通用型硬件，科技公司可以根据自己的AI模型定制个性化的硬件，通过减少不必要的功能以达到降本增效的目的。
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