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　　　　此前，网传的视频显示，黄山大雪中，游步道上游客仍来来往往。一名女子在游步道摔倒后失控，沿着游步道边沿下滑，当她用脚稳住后，游步道上的三名游客又相继摔倒，互相冲撞，致其中一名游客头朝下沿着游步道往下滑，最终头撞在游步道护栏上才停下来。多名游客生怕摔倒，在游步道坐着挪动。

“‘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。

　　　　中国科学院大学教授吕本富17日接受《环球时报》记者采访时表示，所谓AI大模型预训练的数据“耗尽”，主要是指互联网上的数据和各种出版数据。而每个人一生的记忆数据依然存在个人头脑中，还没有被有效发掘。随着预训练数据是否将耗尽引发热烈讨论，也有观点认为未来将进入“小模型”时代。吕本富认为，未来大模型、垂类模型和智能体都要找到自己的价值域。学术界还有“世界模型”的提法，不同于现在的大语言模型，世界模型中不仅有逻辑关系（概率判断），还有物理规律。所以，未来大模型在更高层次上的“决战”，并没有结束。