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　　　　“‘端到端＋大模型’决定了对于算力有较高的要求。”俞荣锦谈到，算力的增加，还体现在其他一些方面。例如，为了实现高效、准确的AI推理，车企及相关技术开发者可能需要花费更多精力在大模型优化、量化等技术上，以保证大模型与端到端配合的高效运行。同时，除了端到端智能驾驶系统本身对大算力的需求外，对云端算力要求也很高，这是因为端到端智能驾驶依赖于大规模数据集，系统训练过程非常耗费算力资源，尤其是为了让大模型具备对复杂路况有足够的识别能力，训练过程需要在大量的模拟场景和真实世界的数据上进行，可能涉及数亿、数十亿甚至更大的样本量，通常是样本量越大，系统就会越成熟，而这种大规模的算力需求，也推动了对高性能的计算芯片、计算模块等算力硬件的需求。

然而研究团队表示，在固体材料中，一些行动一致的粒子（也被称为准粒子）的“一举一动”可能与单个粒子截然不同。有些准粒子仅在朝一个方向移动时才拥有质量，而朝另一个方向移动时没有质量。他们将这些奇特的粒子命名为半狄拉克费米子。

　　　　据统计，外高桥造船2024年全年交付了世界独创230万桶通用型海上浮式生产储油船（FPSO）、11.4万载重吨阿芙拉型油船、LNG双燃料好望角型散货船和7000TEU中型集装箱船等24艘/259.1万载重吨，为年度计划的109%；承接11000TEU甲醇预留大型集装箱船、14000TEU甲醇预留大型集装箱船、7000TEU中型集装箱船、11.4万载重吨阿芙拉型油船、15.8万载重吨苏伊士型油船以及30万载重吨超大型油船（VLCC）等35艘，为年度计划的160%。外高桥造船还手持大型邮轮、大型和超大型汽车运输船（PCTC）等订单，使得在建船型更为多样，产品结构更为合理，生产任务更为饱满。