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随着电动化和智能化的深入，汽车的核心技术由发动机、变速箱转向了软件、智能驾驶等领域，软件定义的行业共识下，整车厂开始更加重视核心技术的自研和可控。据麦肯锡预测，汽车行业将从重点依靠硬件驱动产品过渡到硬件+软件同步驱动，预计2030年软件驱动车辆内容将占据30%，软件体系的差异化成为汽车价值差异化的关键。

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bob170虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。