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实现这一设想,需要分子具备严格且复杂的物理化学性质,无法依靠传统的理论和经验进行设计。团队利用AI结合化学信息学将分子结构和性质数字化,通过引入有机化学、电化学、材料工程技术方面的大量关联性质构建数据库,利用非监督机器学习进行分子推荐和预测,成功获得了从未被报道的锂离子载体分子——三氟甲基亚磺酸锂(CF3SO2Li)。团队验证发现,该合成分子具备各种严苛的性能要求,成本低易合成,具有良好兼容性,并成功在软包、圆柱、方壳和纤维状锂离子电池器件上实现应用。
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澳门一码中精准现阶段,智驾领域一些新技术没有标准可以参考,如何进行安全监管是个难题。“平衡智能驾驶的技术创新与安全监管是一个复杂的系统性工程。”在林澍文看来,智驾中的一些技术堵点正在被快速攻克,如针对智驾对算力需求的增长,英伟达发布的超级SoC智驾芯片Thor,算力达到2000TOPS,理论上可以一颗芯片“承包车内一切算力”;今年以来突然问世的DeepSeek更是以其强大功能及其免费、开源的特点,在AI大模型支持智驾方面提供了几乎是前所未有的支持,为智能驾驶技术的性能提升、快速演进、广泛普及带来更多可能。但技术的快速进步也为安全监管带来新的挑战。“一些智驾技术标准法规的过时、空白以及与新技术不相适应的矛盾正日益凸显。”林澍文举例称,在传统的驾驶员驾驶情况下,判断事故责任相对容易,而智能驾驶因为有系统和软件的参与,责任可能分散在多个主体上,如车辆制造商、传感器制造商、软件开发者、数据服务提供商和车主等。如果智能驾驶系统有缺陷,那么制造商、销售商需要承担产品责任;如果数据被篡改,那么数据服务提供商也可能有责任。“由于智能驾驶汽车涉及到多个方面,追责过程更加复杂。”他说,目前国家层面对于智驾事故责任认定尚未出台相关规范,在智驾加速普及的情况下,解决这一问题显得尤为迫切。林澍文建议结合国情参考国外相关法规,加快探索完善相关规定,为智驾的普及提供法规依据。“既需要通过制定和执行严格的法规和标准,对智能驾驶技术进行监管,确保技术的合规性和安全性,也需要加强对企业的监督和检查,确保企业履行其安全责任。”林澍文说。