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　　　　楊偉斌也提出，目前，L2級智能駕駛技術已實現上車，但L3級技術還存在爭議，包括系統不能應對時需要駕駛員接管，銜接上存在安全隱患。而L4級的自動駕駛技術在擁擠、施工、兩輪車較多等路況下還有挑戰，還需要百萬甚至千萬公里驗證。

　　　　2023年以來，在財政收入緊張和土地出讓金下滑的雙重壓力下，數據資產入表成為一個可以緩解壓力的工具，一批“數據城投”——數據資產管理公司——也應時而生。

　　　　自動駕駛技術的普及，遵循從低速到高速，從固定路線到區域，從運貨到運人，從公共交通、貨運等場景開始，最終到私家車市場的轉變。“整個行業離最終‘完全自動駕駛’的愿景依然存在一定距離，規?；逃萌孕钑r日，但現有落地場景已十分豐富。”IDC中國研究經理王博稱。