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AI技术如何生成“以假乱真”的声音？记者采访了解到，它依赖于当下的深度学习算法，从采集到的声音样本中精确提取一系列关键特征，包括频率、音色、声调、语速以及情感表达等。随后，这些特征被转化为复杂的数学模型，并通过算法进一步合成，从而生成高度逼真的声音。

　　　　然而，车规级芯粒系统在早期发展阶段不会一帆风顺，还面临诸多挑战。刘波指出，首先是安全问题，芯粒系统由多个芯片构成，在芯片之间互联过程中，需要关注某个芯片失效或某个连接失效，会对整体系统功能及安全性产生影响，由于汽车运行工况较差，发生失效的风险将大幅上升，这是车规芯粒系统发展要解决的首要问题。其次是成本问题，目前在整体汽车市场竞争加剧环境下，汽车厂商对成本敏感度大幅提升，因此在芯粒系统早期发展过程中，存在成本较高的问题，车企需要平衡目前市场竞争情况下的短期成本控制与长期采用芯粒新系统的技术趋势。最后是总需求问题，相对于消费电子产品数以亿计的销量来讲，整车未来采用车规级芯粒系统芯片的规模还有待进一步确认。这可能影响企业外部的市场投资和企业内部的研发投入，从而制约车规级芯粒系统芯片的进一步推广。