從 L2 提升到 L4，數據處理能力需在多方面達到新高度。一方面，要應對算法架構從模塊化向端到端演進帶來的挑戰，構建注重規模、標注自動化和分布均衡性的數據閉環體系。另一方面，多模態感知融合對數據處理精度和速度要求更高。此外，為確保系統可靠性，數據處理還得滿足從功能安全到預期功能安全的發展需求。這些新高度是智能駕駛邁向 L4 的關鍵支撐 。

在算法架構范式革新的進程中，模塊化算法向端到端的轉變，意味著數據處理不再是簡單的分塊運作，而是需要一個能夠全流程貫通、高效流轉的體系。數據閉環體系的規模擴大，要求數據處理能力能夠快速吸收、整合海量新數據，如同高效的收納師，將各種雜亂的數據有序擺放。標注自動化則需要強大的數據識別與分類能力，精準無誤地給數據貼上標簽。分布均衡性更是考驗處理系統的全面性，不能放過任何一種特殊場景下的數據，要確保所有數據都能被妥善處理。

多模態感知融合方面，不同類型傳感器收集的信息，如攝像頭的圖像、雷達的距離數據等，都要在極短時間內完成精準融合。這就像一個頂級大廚，要將各種不同食材巧妙搭配，做出美味佳肴。數據處理不僅要快，更要準確，精確到每一個細節，才能為智能駕駛提供可靠的決策依據。

系統可靠性對數據處理的要求同樣嚴苛。從功能安全到預期功能安全的發展，意味著數據處理要能應對更多潛在風險與意外情況。它要像一個未雨綢繆的謀士，提前分析各種可能出現的狀況，讓智能駕駛系統在面對復雜多變的路況時，依然能穩定可靠地運行。

總之，從 L2 提升到 L4，數據處理能力在算法架構、多模態感知融合、系統可靠性等方面迎來全新挑戰。只有在這些維度達到新高度，智能駕駛才能順利跨越到 L4 階段，為未來出行帶來真正的變革。