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　　　　“‘端到端＋大模型’决定了对于算力有较高的要求。”俞荣锦谈到，算力的增加，还体现在其他一些方面。例如，为了实现高效、准确的AI推理，车企及相关技术开发者可能需要花费更多精力在大模型优化、量化等技术上，以保证大模型与端到端配合的高效运行。同时，除了端到端智能驾驶系统本身对大算力的需求外，对云端算力要求也很高，这是因为端到端智能驾驶依赖于大规模数据集，系统训练过程非常耗费算力资源，尤其是为了让大模型具备对复杂路况有足够的识别能力，训练过程需要在大量的模拟场景和真实世界的数据上进行，可能涉及数亿、数十亿甚至更大的样本量，通常是样本量越大，系统就会越成熟，而这种大规模的算力需求，也推动了对高性能的计算芯片、计算模块等算力硬件的需求。

首先是处理难度。《2024年全球电子垃圾监测》报告显示，2022年全球产生的电子垃圾中所含金属的经济价值估计为910亿美元。有价值的二次原材料是铜（190亿美元）、黄金（150亿美元）和铁（160亿美元）。然而，目前电子垃圾管理仅产生了价值280亿美元的二次原材料，其中大部分损失是由于焚烧、填埋或不合理处置造成的。

　　　　先进数字技术的应用赋予了冰雪文化更强的科技范儿。在网络保障方面，云计算、大数据、大模型技术确保着本届亚冬会的网络通畅。在通信保障机房，智慧机房数字化监控系统能够对场馆机房、核心机房进行AI智能管控，并进行危险源的检测以及机房进出人员的报警与识别，确保赛事顺利进行；在主媒体中心，专门为本届亚冬会打造的媒体转播云，可以让媒体从业者在云上进行赛事直播、编辑、转发，极大缩减了赛事转播的成本；哈尔滨工业大学研制出我国首台自动化切冰设备，有人工智能视觉识别实时监测，还有多传感器的数据融合，能确保切出的每一块冰尺寸精准。从前三个人10~15分钟的工作量，现在只需1分钟，效率提升了几十倍……无论是视觉呈现、场地支持还是媒体传播，新兴科技都让人们无论身处何处，都能沉浸式感受冰雪运动的魅力。