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“‘端到端＋大模型’决定了对于算力有较高的要求。”俞荣锦谈到，算力的增加，还体现在其他一些方面。例如，为了实现高效、准确的AI推理，车企及相关技术开发者可能需要花费更多精力在大模型优化、量化等技术上，以保证大模型与端到端配合的高效运行。同时，除了端到端智能驾驶系统本身对大算力的需求外，对云端算力要求也很高，这是因为端到端智能驾驶依赖于大规模数据集，系统训练过程非常耗费算力资源，尤其是为了让大模型具备对复杂路况有足够的识别能力，训练过程需要在大量的模拟场景和真实世界的数据上进行，可能涉及数亿、数十亿甚至更大的样本量，通常是样本量越大，系统就会越成熟，而这种大规模的算力需求，也推动了对高性能的计算芯片、计算模块等算力硬件的需求。
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指通过月球探测器在月球背面采集月壤、岩石等样本，并将这些样本通过返回舱或其他技术手段安全送回地球的科学活动。月球背面具有独特的地质特征，蕴藏着丰富的科学信息，能够为月球的形成、演化及其与太阳系其他天体的关系提供重要线索。2024年6月，嫦娥六号探测器成功实施了月背采样任务，取回了1935.3克月壤样品，这是人类历史上首次从月球背面采集样本并返回地球的壮举。这些珍贵的月背样本，不仅可以填补月球背面研究的空白，还为揭示月球早期演化过程提供了关键数据，更为理解月球背面与正面地质差异开启了新的视角。嫦娥六号探测任务的成功完成，展现了中国月球探测技术的领先地位，还促进了中国与其他国家的科学研究合作。
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