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　　　　此外，如果再按照训练频次和模型的迭代速度算，数据就更为巨大，像特斯拉端到端如果每天迭代一个小版本，假设需要用5000万个视频片段训练20个频次，每天就要训练10亿个视频片段。如果算力不足，端到端智驾模型迭代的速度就会放慢，准确性也会受到影响。而端到端智驾系统除了训练，还需要推理来支持决策，这对算力来说是个巨大考验。所以，特斯拉购买英伟达H100高性能芯片用于训练的算力支持，自研的Dojo计算机做推理算力支持。

自2018年以来，旷视科技不断公布智驾技术突破。在2023年全球机器视觉和识别大会的自动驾驶国际挑战赛OpenLane Topology赛道中，旷视科技曾击败30余支国内外队伍夺冠。从技术维度看，旷视科技是行业内首个推出“低算力、高功能”智驾方案的AI企业，用现在主流方案1/6-1/5的算力，跑通BEV+Transformer的大规模感知模型，成本仅千元级别。

　　　　英国杜伦大学研究人员首次利用精确控制的光学陷阱，即“魔法波长光镊”，创造了一个高度稳定的环境，成功实现了分子间的长时间量子纠缠，为研究量子计算、传感和基础物理学开辟了新途径。这一突破是量子科学领域一系列进展中的最新成果，标志着在利用分子开发复杂量子技术方面的重大进步。