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　　　　以皮卡为例，它能载货、能越野，但在国内农村并不流行。其中一个原因在于，我国不少村庄道路狭窄、院落较小，不方便行车、停车，而且皮卡售价贵、油耗高，许多家庭负担不起。这也给汽车制造企业提供了启示。加强市场调研，尝试研发生产适合我国农村使用场景的车型，既皮实耐用，又轻便经济，说不定能有不错的市场商机。

然而，传统的近红外探针通常需要在能量较高的激光照射下才能发光，过高的照射功率不可避免地会造成背景的干扰，从而影响成像的信噪比和分辨率。此外，外部激光的辐照往往会造成潜在的过热现象，容易对生物组织造成伤害。如何降低辐照光的能量，甚至在功率较低的环境光照射下实现高信噪比的近红外成像，一直是科研人员面临的难题。

　　　　我在科研过程中经常使用人工智能，如将深度机器学习应用于粒子物理实验中的在线触发、离线信号事例选择，以及空间引力波探测中的噪声压制、信号检索与引力波波源参数反演等。应该说，人工智能是非常强大的工具，尤其是在基于GPU等计算“加速器”的发展带来的算力大幅提升之后，使用人工智能可以大幅度提高物理数据分析的效能。我也曾尝试问人工智能引擎一些物理问题，它能实时给出相关文献的初步总结，但只能作为参考，想要准确深入理解，还是要仔细阅读文献。