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　　　　一方面是化学数据的质量与可用性问题。“化学研究数据类型复杂且高度多样化，涵盖分子表征、光谱图像、实验记录等多模态数据。”中国科学院自动化研究所所长徐波解释，现有模型往往难以高效表征、难以整合不同模态数据里的信息。化学研究还需AI具备更高阶的推理能力，以完成化学反应预测、分子逆向设计、多步合成路径规划等任务。

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　　　　例如，对于入门级车型，车企可以侧重于提供基础的智驾功能，如自适应巡航、车道保持等，以较低的成本实现智驾的初步普及；而对于中高端车型，则可以投入更多资源，研发更高级别的自动驾驶技术，如城市导航辅助驾驶、自动泊车等，满足消费者对高品质出行的需求。通过这种方式，车企既能实现技术的广泛应用，又能不断推动智驾技术向更高水平发展。