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此前，图形神经网络（GNN）机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点，原子键表示为图形的边，可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难，这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。
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工业和信息化部信息通信经济专家委员会委员盘和林认为，虽然人形机器人行业的发展潜力巨大，但在资本的推动下，行业同样面临着技术和市场的双重考验。从技术研发的角度来看，行业仍处于一个较为初期的阶段，尽管巨头们已经开始布局，但要实现大规模商用仍需解决诸多问题。
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