至于系统运行流畅度的提升，倒更像是一系列切割动作之后的“赠品”。车机的寿命本就与智能手机不可同日而语。绝大多数消费者都没法做到2年换车，更何况换车也要面临残值问题。即便车企、入局的互联网企业，以及芯片厂商，对其进行减负和优化。但面对从智能手机端走过来的安卓，硬件端从8155芯片卷到8295芯片的努力，多少都得为操作系统的历史冗余买单。就更别说很多重叠需求中，对开发资源的浪费。以及非重叠需求中，开发者的积极性如何保证。智能汽车加速算法升级，离线应用前景广阔？
如果说操作系统，还是包括智能汽车在内，所有智能终端都需要面对的技术问题。那么智能驾驶，基本就是专属于智能汽车的技术需求了。当然，华为的盘古大模型5.0，本质上就是一套更先进的算法模型。所以它的应用场景，并不局限在智能驾驶领域。此前在工业制造、建筑设计、气象等领域都已经有成熟的应用案例。
当我们把AI算法与智能驾驶结合起来，最明显的效果，当属加强了智驾方案的学习能力。无论智能驾驶说的有多么高大上，其最基础的逻辑还是离不开“跑图”。越是复杂的场景，就越离不开长期，甚至是重复的跑图学习过程。新算法在学习能力上的提升，则可以大幅缩短智能驾驶系统的学习周期。甚至很多复杂场景的学习工作，也可以转移到后台的虚拟跑图中进行，从而缩短在实际前台的学习过程，减少对实际路网的工作影响。
