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　　　　亚冬会气象台副台长 赵广娜：首先，我们缺乏赛区的长序列历史资料，从2023年冬天开始，我们相继建设了9个自动站，在亚布力赛区实现了基本的气象要素——气温、风向、风速等——基本要素的观测，但是由于天气寒冷，传输设备经常被冻住。第二点，大部分预报员对山地的气候不是很熟知。第三点，亚布力赛区的山地地形比较复杂，给观测设备的建设造成了很大的难度，另外山地地形复杂，气象要素的变化也比较剧烈，预报员们对掌握山地的气象要素变化的规律有一定的不确定性。所以亚冬会气象台成立以来，先后有300余人次，到亚布力赛区进行实地探查，并且手持观测设备进行对比观测，从而了解局地的小气候的变化，了解山上气象要素的变化规律，从而提高我们预报质量。

相比已经普遍采用的模块式智驾系统，端到端的神经网络算法模型“聪明”与否，极度依赖海量的真实数据来训练，只有经过海量数据训练，神经网络才能从“小模型”变成好用的“大模型”。这也意味着，伴随着自动驾驶车辆行驶数据量的增加以及高阶智驾在算力等方面的持续投入，端到端智驾的发展会越来越好。另一方面，随着算力的投入和端到端开发复杂程度的提高，现阶段端到端的成本也有一定程度增加，随着未来的大规模推广应用，成本有望逐步下降。

　　　　来自浙江的中学生张佳怡经常刷到此类视频，她发现多个视频的说法相似，描述的特征也与自己平日的行为习惯“吻合度很高”，便觉得“有些可信度”。虽然她无法判断自己的人格是否健全，但认为自己“心理有点问题”，“如果只有一两个特征吻合，可能只是小概率有问题，但如果有多个都对上了，应该就是有心理问题了”。