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　　　　从另一方面来看，做好车联网，需要规模的数据接入，持续的模型迭代，以及快速的验证闭环，在一定的投入周期基础上，才能收得成效，因此必须是一把手工程，才能有足够的定力和推动力达成这一目的。在此基础之上，还要坚持对底层技术持续投入，对算法、模型持续优化，和智驾、智舱等场景化功能达成深度协同。

“1959年，世界第一台工业机器人Unimate的两个演示场景：一个是机器人做咖啡，一个机器人自己装配自己。机器人自己装配自己，就是其要追求的最终目标。这让机器人的边际成本趋近于材料成本。这样就能创造非常大的社会价值。”宋博表示，“在通向最终目标的过程中，还有另一个方向，就是基于场景打造‘商业化产品’。在工业领域，制定针对涂胶、上下料、检测等各种环节的特定机器人解决方案。”

　　　　在硬件升级方面，燃油车企业需要攻克供电和散热难题，而这些其实可以通过与相关技术供应商一起联合攻关。软件算法的优化同样至关重要。燃油车企业要充分利用自身在发动机控制、底盘调校等方面的技术优势，将这些经验融入智驾算法中。通过优化算法，使智驾系统更好地与燃油车的机械结构相匹配，弥补发动机迟滞等先天不足。同时，要加强对人工智能和机器学习技术的应用，不断提升智驾系统的智能化水平。利用机器学习算法，让智驾系统能够根据不同的驾驶场景和用户习惯，自动调整控制策略，提供更加个性化的驾驶体验。