端到端智駕技術的研發成本主要集中在哪些方面？

端到端智駕技術的研發成本主要集中在數據和算力方面。在數據領域，獲取數據存在多種難題，采集策略、質量把控、分布及泛化等都需耗費大量成本，數據占據超80%的研發成本。于算力層面，智駕算力需求呈指數級增長，車載計算平臺有上限，云端大模型成為選擇，其訓練對高性能算力及數據存儲處理要求極高。這兩方面構成了研發成本的主要部分 。

先看數據方面。從量產車和存量數據中挖掘數據，本就不是一件易事。采集策略需精心規劃，要確保收集到的數據全面且有價值，這背后需要專業團隊長時間的研究與實踐，人力、物力成本高昂。數據質量更是關鍵，稍有偏差，就可能讓后續的算法訓練走向錯誤方向，為保證質量，數據篩選、清洗等環節投入巨大。而且數據分布與泛化問題，要求在不同場景、環境下采集數據，覆蓋各種可能情況，這大大增加了數據獲取的范圍和難度，成本自然水漲船高。

再談算力方面。智駕領域的算力軍備競賽進入白熱化階段，指數級增長的算力需求，讓車載計算平臺顯得力不從心。云端大模型雖然帶來希望，但訓練它對大規模高性能算力的需求宛如無底洞，服務器的購置、維護，電力的消耗，都是巨額開支。同時，數據存儲和處理也需要強大的基礎設施支持，從存儲設備到數據傳輸網絡，每一項都要耗費大量資金。

此外，全局式與分段式的研發和部署成本也不容忽視，部分端到端系統因監督訓練產生的大量人工標注，也在增加數據成本。總之，端到端智駕技術的研發成本集中于多個關鍵環節，這些投入是推動智駕技術不斷進步的基石，未來隨著技術發展，相關成本投入可能還會發生變化 。