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成本因素同样是高阶智能驾驶技术在长途货车上普及的重要制约之一。为了让具备高级自动驾驶能力的货车实现上路运营，企业需投入更高的研发成本，这不仅仅包括软件研发，还涉及高昂的硬件投入。另外，新技术的引入必然会带来成本上升，而在当前公路物流行业持续低迷的背景下，并非所有运输从业者都能承担这一“额外负担”。因此，如何在确保技术性能和安全性的前提下，有效降低单车成本，提升车辆经济效益，使其更易于被市场接受，成为推动高阶智能驾驶技术加速在长途货车上应用的核心驱动力，这非常考验企业对供应链和成本控制的把控能力。
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徐纯福同时认为，AI对科学研究重要性日益凸显，科学家一方面要积极拥抱新的研究范式，同时也要尽量规避AI的局限性。“AI不是万能的，科学家们需要扬长避短，推动AI在基础科研更有效应用。”他说，科学家要更负责任地应用AI，不用AI做违背科学伦理、有害人类健康的科学研究。
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