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　　　　它的核心能力在于自动学习特征。传统算法需要人工设计规则（比如，先找边缘、再识别形状），而DNN能通过海量数据自己发现规律。训练时就像教小孩认字：先猜结果，对比正确答案，再反向调整各层神经元的计算参数，经过数万次迭代后越来越精准。

现象级的动画电影，参与者与有荣焉。来自西安数字怪兽团队的殷齐昊在电影院里看到自己和同事改了几十、上百遍的镜头，也听到周围观众的惊呼和赞叹。两年多时间，54个特效镜头，每一天都算数。每一个镜头，殷齐昊都记得。他的同事陈一彪听完导演饺子“像素级”的要求，就知道自己在参与历史。“相比第一部，第二部质感的表现重新优化了，还优化一些细节表现，比如皮肤、毛发、布料，还有一些盔甲的质感。”陈一彪专门提到《哪吒2》里的铁链，“绑海底妖兽的铁链，在画面里也是特别细小的元素，每根铁链可能只有两三个像素，但是导演还是要求我们把铁链做出对比度来。”

　　　　车企跨界人形机器人的底气源于技术复用与供应链协同。车企在造车过程中积累了丰富的技术经验，这些技术可以复用到人形机器人的研发中。例如，自动驾驶技术中的环境感知、路径规划、决策控制等算法可以应用于人形机器人的导航和避障；人机交互技术中的语音识别、自然语言处理等算法可以提升人形机器人的交互能力；运动控制技术中的电机驱动、传感器融合等技术可以优化人形机器人的动作执行。