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“端到端用先进的算法模型取代了传统算法和人工编写程序效率不高等问题。”在深圳先进技术研究院研究员俞荣锦看来，端到端的神经网络可以通过AI来自己学习，很快掌握海量的知识和技能，理论上可以不再需要模块化那样的人工编程。但是，现阶段如果完全依靠基于神经网络打造的端到端自动驾驶系统还不够“聪明”，测试表明，有时它可以在很复杂的道路交通场景中给出合理的规则，但有时也会犯低级的错误，甚至可能出现分不清红绿灯的情况，这被行业称为“上限很高，下限很低”。原因之一是神经网络学习的数据量不足，因此，目前包括华为、小鹏等车企推出的端到端智驾系统采用了“神经网络＋编程”的方式，最大限度保证系统的安全性。
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这些实验展示了两个阶段之间的转变：在第二个阶段即所谓“低噪声阶段”中，研究团队证实了量子计算机的计算复杂性，足以超越经典超级计算机。此外，他们还用67量子比特的“悬铃木”（Sycamore）芯片展示了超越经典的性能。这一实验和理论工作证实了存在一种稳定的、计算上复杂的相态，这种相态可以利用当前的量子处理器达到。
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