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汪鹏介绍，为科学有效地量化评估生成式AI的算力硬件需求及其产生的电子垃圾数量，团队构建了名为“算力物质流”的新方法。这一方法将通用AI的应用服务与底层硬件进行解离分析，拆分为“需求—算法—算力—硬件”四个层次。首先，要计算出生成式AI接收到的服务需求；接着，通过分析这些需求与不同算法之间的对应关系，确定生成式AI所需算力大小；最后，推导出所需的GPU硬件数量及其附属相关硬件的需求。

　　　　一是多模态情绪感知能力。人类情感的感知是通过多个感官的交织与互动实现的，然而目前的数字人或机器人往往只能依赖单一感官（如语音或面部表情）进行情感识别，在多模态数据的高效融合、多源异构数据一致性和时间同步方面还存在挑战。如何实现跨模态情感表达的整合，如何在有限的资源下平衡模型复杂度和准确性仍是一个难点。