公司战略与技术路线 - 公司早期采用低成本方案和模块化技术路线，未大规模投入端到端解决方案[1] - 现有规则方案已满足多数稳定场景需求，主机厂偏好兼容现有生态的模块化方案[1] - 模块化方案依赖规则+小数据量调整适配区域差异，训练数据需求远低于端到端方案[1] - 公司主力方案采用多感知+预测两阶段技术架构（map、od、occ等）[1] 行业现状与挑战 - 多数tier1供应商因端到端方案未验证显著优势，短期内坚持现有量产方案[1] - 端到端方案面临海量高质量数据训练需求，量产规模不足导致研发成本高企[1] - 模块化方案凭借早期数据积累和供应链稳定性，仍是行业主流低成本选择[1] - 新势力车企自研自产模式与供应商量产模式存在成本与风险差异[1] 研发投入与商业化 - 公司持续尝试控制端到端及大模型方案的成本，但高阶研发迭代费用高昂[1] - 量产规模限制导致新技术商业化风险显著，与模块化方案形成成本剪刀差[1]