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　　　　尽管阶段性进展显著，但当前人工智能在气象领域的应用仍存在诸多挑战。就技术层面而言，强对流天气发展演变瞬息万变，如何利用更高维度、更深层次的人工智能模型，挖掘更多的复杂规律以实现3至6小时甚至更长时效的强对流预报？就物理可解释性层面来说，人工智能不可避免的“黑箱”属性使其仍难以完全得到气象领域的广泛认可，如何实现气象物理特征量与人工智能模型的科学共生，将是未来相当长一段时间内气象从业者探索的主题。就预报业务流程而言，如何利用人工智能推动气象预警流程的智能化？除此之外，如何利用多源气象观测构建更高质量人工智能数据集，如何克服深度学习普遍存在的“模糊”，如何建立场景化的人工智能预报技术评估方法……很多具体的问题亟待解决。

作为机器人赛道的领跑者，特斯拉正在加速推进人形机器人Optimus的量产进程。根据特斯拉的量产计划，2025年将生产1万台Optimus机器人，产能扩展至每月1000台；2026年每月产能将达到1万台，2027年进一步提升至每月10万台。

　　　　实验结果表明，固态量子存储器的纠缠存储时间达到80.3μs，相比前人工作提升近2倍，并且纠缠存储的时间模式数达1097个，使得非局域量子门的生成速率获得了线性的提升。基于非局域量子门，研究团队进一步操控，实现了量子算法的远程分布式执行。