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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。

茶树是全球重要的叶用型经济作物。研究发现低温是限制其生长和地理分布的主要环境胁迫因素之一。传统研究认为，植物可通过释放挥发物单向传递胁迫信号，但邻近植株能否“回应”并形成互助机制始终成谜。为此，宋传奎团队设计了气体双向交流实验，发现当受低温胁迫的茶树（供体）周围有正常茶树（受体）存在的情况下，供体的抗寒能力会显著提高，证实了茶树存在着“抱团取暖”的现象。基于此，团队提出了一个大胆的推测：受体植株并非被动接收信号，与人类的语言交流类似，植物之间也存在“对话”交流。

　　　　现场，科大讯飞认知智能全国重点实验室工作人员展示了该模型解答数学高考题等题目的表现，该模型深度推理过程展现了三大典型特征：化繁为简，将复杂问题分步拆解简化；进行自我探索和反思验证；基于答案正确与否的优质反馈信息进行强化训练。该模型已经应用于教育、医疗等领域。