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现阶段，智驾领域一些新技术没有标准可以参考，如何进行安全监管是个难题。“平衡智能驾驶的技术创新与安全监管是一个复杂的系统性工程。”在林澍文看来，智驾中的一些技术堵点正在被快速攻克，如针对智驾对算力需求的增长，英伟达发布的超级SoC智驾芯片Thor，算力达到2000TOPS，理论上可以一颗芯片“承包车内一切算力”；今年以来突然问世的DeepSeek更是以其强大功能及其免费、开源的特点，在AI大模型支持智驾方面提供了几乎是前所未有的支持，为智能驾驶技术的性能提升、快速演进、广泛普及带来更多可能。但技术的快速进步也为安全监管带来新的挑战。“一些智驾技术标准法规的过时、空白以及与新技术不相适应的矛盾正日益凸显。”林澍文举例称，在传统的驾驶员驾驶情况下，判断事故责任相对容易，而智能驾驶因为有系统和软件的参与，责任可能分散在多个主体上，如车辆制造商、传感器制造商、软件开发者、数据服务提供商和车主等。如果智能驾驶系统有缺陷，那么制造商、销售商需要承担产品责任；如果数据被篡改，那么数据服务提供商也可能有责任。“由于智能驾驶汽车涉及到多个方面，追责过程更加复杂。”他说，目前国家层面对于智驾事故责任认定尚未出台相关规范，在智驾加速普及的情况下，解决这一问题显得尤为迫切。林澍文建议结合国情参考国外相关法规，加快探索完善相关规定，为智驾的普及提供法规依据。“既需要通过制定和执行严格的法规和标准，对智能驾驶技术进行监管，确保技术的合规性和安全性，也需要加强对企业的监督和检查，确保企业履行其安全责任。”林澍文说。
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通常，基本粒子分为玻色子和费米子两类。玻色子能共享相同量子态，而费米子则遵循泡利不相容原理，即两个费米子不能占据同一量子状态。然而，实验中观察到的分数激子并不能完全归入这两类中的任何一类。它们虽具有预期的分数电荷，但行为却同时表现出玻色子和费米子的特征，类似两者的杂合体，介于两者之间的粒子类型——任意子，但又具有独特属性。
2025澳门原材料1688原网1688【环球时报记者 刘扬 环球时报特约记者 陈山】近年来依托大模型驱动的人工智能（AI）已经渗入现代社会的方方面面，但它的高速发展离不开海量数据的支持，以至于业内将数据形容为推动AI发展的“燃料”和“矿产”。但美国人工智能巨头OpenAI公司联合创始人兼前首席科学家伊利亚·苏茨克维尔近日公开警告“AI的训练数据如同化石燃料一样面临着耗尽的危机”，立即引起AI业内的广泛讨论：AI大模型真的将陷入数据荒？未来该怎么办？
