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论文通讯作者、清华大学精密仪器系教授施路平介绍，在开放世界中，智能系统不仅要应对庞大的数据量，还需要应对如驾驶场景中的突发危险、隧道口的剧烈光线变化和夜间强闪光干扰等极端事件。而传统视觉感知芯片面对此类场景往往出现失真、失效或高延迟，限制系统的稳定性和安全性。
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现有AI诊疗模型也有局限性。李志成说，许多模型通过大规模标注数据集训练，寻找图像特征与临床结果之间的相关性。虽然这种方法在准确率上取得了显著成效，但这种“黑箱式”操作缺乏解释性依据，导致医生难以完全信赖AI的诊断结果，因此回归医学源头的认知格外重要。
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