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首先还是要肯定人工智能发挥的作用。比如，在强对流等灾害性天气的监测及短临预报中，过去主要依赖天气雷达开展灾害识别。相较之下，深度学习技术对于复杂非线性现象的刻画能力，与强对流天气局地性、突发性、并发性等特质不谋而合，使得预报对流风暴强度演变成为可能。
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燃油车与电动汽车的智能化分野，本质是电子电气架构的降维打击。以特斯拉为代表的域集中式架构可实现毫秒级的多传感器数据融合，而多数燃油车仍停留在分布式ECU架构，系统响应延迟高达数百毫秒。这种差距在高速NOA（自动导航辅助驾驶）场景中尤为致命——电动汽车可流畅完成匝道汇入、主动变道，而燃油车往往因动力响应滞后被迫退出智驾模式。某合资品牌工程师坦言：“燃油车做智驾就像给蒸汽机车装5G模块，先天不足。”
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