并且停车场并非静态环境，可能会有行人走动、车辆行驶等动态情况。

人工智能芯片要能够实时感知这些动态变化，并根据变化及时调整泊车策略。

这就需要大量的动态场景数据进行训练，让芯片学会识别和预测动态物体的运动轨迹，以便在自动泊车时避免碰撞。

而且自动泊车需要规划出一条既安全又高效的泊车路径，使车辆能够顺利地停入车位。

这涉及到车辆的转向角度、行驶速度、刹车时机等多个因素的精确控制。

通过大量的数据训练，人工智能芯片可以学习到不同车辆尺寸、不同车位条件下的最佳泊车路径，从而提高自动泊车的准确性和效率。

在实际泊车过程中，车辆的传感器可能会存在一定的误差，例如雷达的测量误差、摄像头的视觉偏差等。

人工智能芯片需要通过大量的数据训练，学会对这些误差进行修正和优化，以确保泊车路径的准确性。

例如:根据以往的数据经验，芯片可以判断出在某个特定的停车场中，某个位置的雷达测量数据可能会存在一定的偏差，从而在路径规划时进行相应的调整。

最后就是在自动泊车过程中，可能会出现一些特殊情况，如车位被占用、车位线不清晰、车辆故障等。

人工智能芯片需要通过大量的数据训练，学会识别这些特殊情况，并采取相应的应对措施。

例如，如果芯片识别到车位被占用，就需要重新搜索其他可用车位；如果车位线不清晰，芯片需要根据周围的环境信息进行推测和判断。

总之采集到大量车主的数据拿来调教训练这科芯片，绝对是可以让这个芯片得到提升。

在这方面是没有捷径可以走的，可不像后世某新势力，前前后后只有10万辆左右的车在路上跑，就敢说根据这些数据调教出来的辅助驾驶功能可以进入第1梯队。

反正现在的陈长流肯定是不信的。

仅仅只是自动泊车功能而已，种花家已经有十几万辆有倒车影像的车数据是传到后台的，但依然还没能调教到稳定。

更何况难度更高的智驾呢。

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陈延峰接上刘洋的话沉声道:

“刘总，如果把之前将近30万台车的数据实时接入后台数据库，不只是要提升它们的车机问题，还要再加上一些配件。

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那么这个花费可不是三两千万就可以做到的，最起码得花三个亿以上。”

说到这里，所有人都不出声了，因为他们现在也不知道该如何选择了，只能看向陈长流！

陈长流没有想太久，就直接拍板了。