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　　　　此外，对道路及交通规则的准确识别，也需要通过提升算力来保障。例如，国外一些城市的公路大多较为平坦，而国内一些城市公路却有很大起伏，如重庆、贵阳等地区，不仅弯道多而且高度差较大，端到端自动驾驶系统要准确识别，需要更多的训练数据和模型，也会增加对算力的需求。此外，有的城市道路右转线在直行线的左边，左转线在直行线右边的情况也现实存在，对此，需要自动驾驶系统学会识别这种不多见的规则，同样需要算力的支持。

展望未来，全球对黄金的需求有望进一步上升。世界黄金协会报告预计，2025年全球央行的购金需求仍将占据主导地位，黄金ETF投资需求也将成为支撑黄金需求的重要力量。同时，由于高金价和经济增长放缓抑制了消费者的购买力，金饰需求或将持续走弱。地缘政治及宏观经济的不确定性或将支撑黄金作为财富保值和避险工具的需求。

　　　　如果AI接受除文本之外的多种类型的数据训练，可能会为丰富数据的涌入打开闸门。Meta首席AI科学家勒丘恩强调，人类通过观察物体而“吸收”的数据远超用于训练LLM的数据量，机器人形态的AI系统或许能从中获取经验。