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　　　　月球采样设备的创意，结合了地质学家在地球挖土的经验；中国科学院研制的月壤结构探测仪，犹如“眼睛”提供信息支持；月球取土的“胳膊”，是哈尔滨工业大学项目团队研制的机械臂；“关节”和“手掌”的力量，由中国航天科技集团研制的表采关节臂电机组件和钻取子系统提供……

“‘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。

　　　　加强“三支队伍”的协同，形成相互支撑、相互监督的育人体系。如果学校领导倡导办生态大学，学科专业和后勤部门却无动于衷，那就办不成生态大学。需要构建起协同推进大学生生态文明教育的育人监管体系，形成“1+1+1>3”的效果。为此，需要建立生态性大学建设的领导机构及其执行机构，建立考核机制及其奖惩机制。