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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。

高工智能汽车研究院的数据显示，2024年，以NOA为代表的高阶智驾前装搭载率仅为8.62％，10万～20万元价位车型的高阶智驾前装标配搭载率更是低至1.31％。可见，高阶智驾仍然只是少数人的“特权”。

　　　　软件导入设计图纸，工作人员点击启动，通过激光照射或刀具雕琢，雕刻平台上的瓷坯表面快速显现出图案……在位于龙泉市剑池街道的浙江得道云智能制造青瓷有限公司，数字智能制造工艺生产线将传统青瓷制作技艺与现代科技完美融合起来。公司艺术总监吕悦介绍，按照传统方式，打样环节通常需耗费10天，涉及设计、泥塑、注浆、上釉等工序。样品一修改，又得重复一整套流程，而在这条生产线上，打样时间被缩减到1天甚至更短，提高了工艺精度和生产效率。