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此前，图形神经网络（GNN）机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点，原子键表示为图形的边，可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难，这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。

　　　　部分业内人士认为，欧盟之所以急切地为汽车行业找出路，是形势所迫的无奈之举，而非前瞻性布局。所谓的严峻形势一方面是受到电动汽车迅猛发展与数字化技术革命的影响，欧洲汽车行业前进的步伐缓慢；另一方面则面临来自外部的激烈市场竞争。此外，特朗普的关税政策加重了欧洲汽车行业的危机感。