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　　　　然而，控制这类机器人绝非易事。从OpenAI到谷歌“深度思维”公司，都致力于将多功能学习算法（基础模型）嵌入机器人，以便其在聊天时表现得更像人类。这些想法的核心是给机器人灌输常识，使之能胜任各种任务。英伟达公司机器人技术营销专家杰拉德·安德鲁斯强调，机器人技术目前正处于变革的关键时刻。该公司于3月推出了一款专为人形机器人设计的通用AI模型。谷歌“深度思维”公司则创建了现有最先进的机器人基础模型之一RT-2，其可以认出明星的照片，尽管之前受到的训练中该明星并未出现过。

“‘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。

　　　　被誉为“青铜冶炼巅峰之作”的曾侯乙建鼓底座、纹饰繁复华美的曾侯乙铜鉴缶、闻名天下的越王州勾剑、薄如蝉翼的龙凤虎纹绣罗单衣袖……在中国国家博物馆“凤凰故国——青铜时代曾楚艺术展”现场，一件件精美文物吸引观众驻足观看。