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“人工智能+”的一个显著特征是赋能传统产业。人工智能在数据处理、分析、预测等方面的能力很强，一些技术如机器学习、语言处理、计算机视觉等已经嵌入传统产业的生产和运转流程中，给传统产业装上智能化“大脑”。比如在农业领域，为了改进农业生产、提高农产品质量，人们可以用搭配图像识别技术的无人机监测农作物病虫害情况、生长态势，用智能传感器分析土壤的湿度、肥力。在诸多领域，“人工智能+”助力传统产业从劳动密集型迈向智能化精细化运作，既能提高生产效率和质量，也能降低生产运行成本。
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具体而言，核心技术是自动驾驶货车实现商业化落地的基石。尽管长途货车被认为是实现自动驾驶较为成熟的领域，但这并不意味着其技术难度有所降低。与乘用车相似，智能货车在发展过程中也面临算力不足、算法安全性、硬件可靠性及线控冗余等问题。以干线物流场景为例，虽然该领域吸引了众多参与者的加入，并且无人驾驶货车已实现跨省示范运营，但目前其自动驾驶技术仍未达到全面开放上路的标准。一方面是因为货车载重多、惯性大，需要更长反应时间和制动距离，对自动驾驶系统的感知能力和反应速度提出更为严格的要求；另一方面，货车作为运输工具，其自动驾驶系统必须具备强大的控制算法自适应调节能力，以灵活应对各种复杂的运输环境。但就当前情况而言，自动驾驶技术仍需进一步突破和完善。
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