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　　　　“端到端用先进的算法模型取代了传统算法和人工编写程序效率不高等问题。”在深圳先进技术研究院研究员俞荣锦看来，端到端的神经网络可以通过AI来自己学习，很快掌握海量的知识和技能，理论上可以不再需要模块化那样的人工编程。但是，现阶段如果完全依靠基于神经网络打造的端到端自动驾驶系统还不够“聪明”，测试表明，有时它可以在很复杂的道路交通场景中给出合理的规则，但有时也会犯低级的错误，甚至可能出现分不清红绿灯的情况，这被行业称为“上限很高，下限很低”。原因之一是神经网络学习的数据量不足，因此，目前包括华为、小鹏等车企推出的端到端智驾系统采用了“神经网络＋编程”的方式，最大限度保证系统的安全性。

我们注意到这样一个趋势：近年来，各大头部互联网平台都加强了对自身文化元素的系统整合与强势输出，并由此诞生了抖音“美好奇妙夜”、快手“一千零一夜”、知乎“答案奇遇夜”、B站“最美的夜”、爱奇艺“尖叫之夜”等特色文化大赏。

　　　　研究生王浩所在的“海洋智能导航与感知”工程师小队在解决一线问题时，校内导师罗宇在理论层面建议利用水声信道仿真等新技术。但在实际测量过程中，团队遭遇了技术实操的挑战。来自江苏中海达海洋信息技术有限公司的产业导师丁威送来了“及时雨”，他结合项目开发对水声定位精确测距等技术的实际需要，进行了实操指导。