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1、云知声的亏损并非阶段性投入💘💓🍑👡🥕，而是深嵌于商业模式中的结构性矛盾🍈。从成本端看🍇，其研发支出占营收30%-40%💋🥾💗🥻👅，但超56%的研发费用流向第三方外包服务，2024年外包支出达2.1亿元，暴露核心技术积累的薄弱。这种“贴牌研发”模式导致算法迭代、数据资产等核心环节受制于人🍅👞，难以形成技术护城河。与之形成对比的是👝🩱👢👠，科大讯飞医疗AI业务毛利率达55.1%🧡🥑🥝🥔，而云知声仅为38.8%。

2、刘江波介绍🍍，在乘用车方面，江淮汽车主要面向C端用户，重点是安全和用户体验两个核心问题🥥。目前已实现高速、城市等开放道路的辅助驾驶👞💖🍊，但当前仍要聚焦复杂场景的常规应用，这也是行业共识🌽💯，即利用90%的精力解决10%的问题。通过端到端大模型等新一代人工智能技术的发展，以及跨域融合，实现整车智能的不断提升和用户体验的升级，让自动驾驶系统真正好用👝。他认为，乘用车目前仍在单车智能发展道路上不断进行技术迭代，很快将实现L3级的上路试行👄。