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　　　　现场，细心的肖瑞杰打开专门准备并随身携带的“彩虹小背包”，取出彩色画笔和小贴纸，和小朋友们在座位上开始了画画比赛，随后，他又拿出彩色橡皮泥与小朋友们一起捏泥人。列车即将发车时，他与志愿者伙伴们一起将这群“小候鸟”送上团圆的列车。

车企各自不同的技术路线，驱动着端到端的开发和应用走上快车道。“尽管技术路线不同，但都有合理的底层逻辑，最终也都会殊途同归，实现完全端到端的高级别自动驾驶。”曾文翔认为，与其他技术一样，智驾技术的发展也是一个不断探索的过程，目前看端到端适合高级别自动驾驶的优选，这是基于计算及云计算、神经网络、人工智能、大模型，以及芯片和计算模块、超级计算机等软硬件技术支持下作出的选择，而不是“拍脑门”的结果。

　　　　最深的感受就是，人工智能与数学，须臾不可分。许多人工智能算法和模型都建立在数学的基础上，比如机器学习中的分类、聚类、回归等都依赖数学中的统计学、线性代数与最优化理论，而深度学习中的神经网络以及参数训练方法也依赖代数、图论与微积分理论。这些数学中的理论与方法，为人工智能提供了大量的算法工具。同样的，人工智能也可以使用大规模运算和自动推理来求解复杂的数学问题，从而更高效地解决数学难题，推动数学领域的发展。例如，人工智能可以在超高维空间中进行快速搜索，从而找到人类数学家可能忽略的新定理，也可以通过数理逻辑，完成复杂且漫长的数学推导与计算，提高解决问题的效率。