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　　打开金牛网4K版V7.28.3-湖北之窗

　　　　在此背景下，人工智能的核心技术——深度学习展现出独特的优势。深度学习的设计本就源自对大数据的需求，数据处理不仅是它的强项，也是其生存和发展的基础。深度学习能在大量数据中找出规律，减轻数据爆炸带来的挑战。例如，人工实验员一天难以完成的重复实验，通过自动化平台在一天内便可高效完成上百次，大幅提高实验数据的准确性和一致性，而高质量的实验数据正是模拟和训练的基础。

量子点是一类微小颗粒或纳米晶体，即直径在2—10纳米（10—50个原子）之间的材料，是一种把激子在三个空间方向上束缚住的纳米结构，也被称为“人造原子”。因其独特的光电性质，量子点在光学成像、光通信、生物医学检测等领域具有广阔的应用前景。然而，传统量子点的量子产率和荧光强度有限，限制了其在实际应用中的表现。

　　　　首先，随着智驾功能的普及，车企对传感器（如：激光雷达、毫米波雷达、摄像头等）、芯片以及相关电子控制单元的需求将大幅增加。车企需要与更多供应商建立合作关系，确保这些关键零部件的稳定供应。同时，由于不同级别车型对智驾功能的需求存在差异，供应链需要具备更强的灵活性，能够根据不同订单快速调整零部件的供应种类和数量。