所有人都看向了刘洋，吴波皱着眉头道:

“新的架构设计现在还不成熟，在现有条件下想快速的提高人工智能芯片的性能，让系统稳定运行的话是有难度的。”

刘洋也不反驳吴波的话，还点头认同。

“嗯，是的，吴总说得没错，我们现在的新一代人工智能芯片设计还不成熟，可能是没法现阶段用上。

但是我们可以创造其他条件啊。

我们都知道人工智能还有一个提高性能的途径，那就是需要更多的数据来进行训练和调教。

而这种调教和训练不仅仅只是需要在模拟场景、封闭场地进行测试就可以了的。

实际道路上的情况更加复杂多变，因此，我们需要收集车辆在真实环境中的停车数据。

这些数据包括不同城市不同停车场的布局和管理规定、不同地区驾驶员的停车习惯等。

我们现在只有最近十几万车主的数据连接到后台数据中心，说实在的，太少了。

所以我建议把原来所有的老车型全部采集数据加入到后台数据库，这样的话才会有更多的数据拿来进行调教和训练。

这样一来这颗人工智能芯片的性能绝对可以得到更好更快速的提高。”

在坐的所有人都不是小白，当然知道他说的办法有没有用。

人工智能芯片的提升确实需要大量数据进行训练和调教。

海量数据是人工智能芯片训练模型、提升性能的关键基础。

通过大量的数据输入，芯片能够学习到各种不同的模式、特征和规律。

而且丰富的数据可以帮助人工智能芯片不断调整和优化模型的参数，提高模型的准确性。

同时，大量的数据还能增强模型的泛化能力，使芯片在面对新的、未曾见过的数据时，也能做出准确的预测和判断。

就以自动泊车为例！

自动泊车过程中，车辆需要准确感知周围环境，包括车位的位置、大小、形状，以及周围的障碍物如其他车辆、柱子、墙壁等。

不同的停车场环境差异巨大，有露天停车场、地下停车场，其光线、空间布局等各不相同；

车位类型也多种多样，有垂直车位、平行车位、斜车位等。

人工智能芯片只有通过大量的数据训练，才能学会在各种场景下准确识别这些信息。

例如，在光线较暗的地下停车场，芯片需要根据传感器收集到的数据准确判断车位线和障碍物，这就需要基于大量类似场景的数据训练，让芯片掌握不同光线条件下的识别能力。