一、智驾功能容易形成滚雪球效应
智驾功能作为软件和硬件的结合体，天然具备规模化效应。对于这种重数据、轻硬件的功能来说，一旦算法、模型、数据量达到突破口，就很容易形成滚雪球的效应。
单就智驾这条赛道而言，国内厂商有独特的优势 。一方面是国内拥有更复杂的立体路网和交通情况（相比起北美路网而言），另一方面是国内的数据和相关硬件厂商最为丰富。
当下大热的BEV + Transformer技术，对数据标注的需求进一步上升。因为目前国内市场的纯电和智驾车辆，数量已经达到了全球最高（特别是新能源渗透率方面）。
车上有8-12个摄像头、1—2个激光雷达，10秒钟的视频里面可能有上千张图片，标注成本得几千元。这件事情如果放在欧美去做，成本只会更离谱。
目前在数据产业上，欧美也只能做到算法和模式上的创新，即利用真实数据+部分虚拟数据，做成「拟合数据」，来改善原本真实数据过于单一的问题，提升模型训练的效率。
只是算法终究是「大同小异」的，甚至不少算法为了促进行业的发展，都采取的开源的方式。所以数据丰富度反而成为降
