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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。

　　　　紀雪洪稱，如果特斯拉FSD在中國落地，將加速自動駕駛商業化落地進程。但從當前自動駕駛技術發展來看，大規模商業化應用還有一段較長距離。