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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。

　　　　催化技术在现代化学工业中占据核心地位，全球超过80%的工业化学品生产依赖催化过程。作为催化反应的核心，催化剂的活性和选择性决定了反应速率和目标产物的收率，是衡量新型催化剂性能的重要指标。然而，在实际工业应用中，仅具备高活性和高选择性远远不够——催化剂的稳定性直接影响生产的持续性和经济性，是决定其能否真正实现大规模应用的核心因素。