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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。

在秦玉友看来，小学阶段学龄人口数量变化已经进入“先升后降”趋势的下降阶段，乡村小规模学校布局分散且呈现出学校小微化，面临资源使用规模效益低下的困境；初中阶段学龄人口数量变化正经历“先升后降”趋势的峰值效应影响，在功能扩展要求下，乡镇寄宿制学校面临标准化建设压力；高中阶段学龄人口数量变化正处于“先升后降”趋势的上升阶段，高中阶段必须盘活与充分利用该阶段教育资源存量。

　　　　值得注意的是，在数字化等新领域，有关部门提供的全新支持有望让更多中小微企业获益。工业和信息化部中小企业局局长梁志峰介绍，为推动中小企业数字化转型迈向更广范围、更高水平、更好质效，工业和信息化部联合财政部、中国人民银行、国家金融监督管理总局、国家数据局研究制定《中小企业数字化赋能专项行动方案（2025—2027年）》，明确未来三年推动中小企业数字化转型的主要思路和重点任务。