一般跨大版本才会有模型架构的迭代或者叫改变，比如ADS从2到3、从3到4，以及后

一般跨大版本才会有模型架构的迭代或者叫改变，比如ADS从2到3、从3到4，以及后面很快就会从4到5，这叫跨大版本迭代。

数据只是原材料，不断被训练优化的是参数而不是数据，被迭代的对象也是参数。原材料的品质很重要，实验室里研究材料属性、生产工艺，还有工厂量产流水线的实际水平也都很重要，多方共同决定最终的量产成品质量。

所以，高质量的数据清洗提取、云端模型训练对参数的优化迭代、车端模型的实际处理能力，都是环环想扣的，根本不存在哪个更重要的问题，一个环节弱了就影响最终的结果质量。