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車企與智駕供應商眼下追捧的通勤模式，實質上是將原本已經做過切分的智駕場景（高速、城區、泊車）再一次進行切分，讓有限的技術與工程資源能夠針對性投入。
要批量落地通勤模式，解決先驗信息問題只是第一個重大問題，如何做好無高精地圖狀態下的智駕決策規劃，則是第二個。
小鵬自動駕駛副總裁吳新宙此前在接受采訪時認為，智能駕駛后續的主要技術挑戰來自決策規劃。在他離職后，其職責由小鵬智駕規控負責人李力耘接手，多少能說明主要矛盾的變化。
盡管不同智駕團隊在技術上的各種嘗試，為各級城市智駕平權創造了可能，但通勤模式要落地到更多二三線城市，需要的不僅僅是技術的努力。
將高階智駕能力移植到低線城市， 實質上是一個多目標聯合優化問題：合規要求、開城速度、用戶體驗、使用成本，這些本是此消彼長的訴求，必須同時滿足。
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