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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。
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农业农村部农村经济研究中心宏观经济研究室主任习银生介绍，目前，我国四分之三以上的粮食产自主产区，提高粮食综合生产能力，必须充分调动种粮农民和产粮大县的积极性。要加强粮食宏观调控，牢牢守住不发生“卖粮难”的底线。持续加大对产粮大县的支持力度，探索建立粮食产销区省际横向利益补偿机制，深化多渠道产销协作，支持主产区发展粮食精深加工业，使主产区财力尽早达到全国平均水平。
澳彩独家资料论坛期间，“北京人工智能数据训练基地监管沙盒”正式发布，这是全国首例人工智能领域监管沙盒。北京市经济和信息化局副局长毛东军表示，在管理上，利用监管沙盒管理机制，能帮助企业在合法合规的范围内规避数据风险；在技术上，通过数据加密、脱敏技术、云桌面操作、安全管理等先进技术，可以为模型企业和数据企业提供基础保障，“真正实现数据的可用、可见、不可得，避免数据泄露等高风险事件”。
