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　　　　回答这个问题，先要捋清“人、货、场”三要素的时代演进。票证经济的年代，商品短缺，人的需求难以被有效满足，“商场有什么就买什么”“给多少就是多少”，实体店只需处理好“货”与“场”的二元关系。改革开放之初，“早点铺恢复”的消息成为很多报纸的热点新闻。如今，市场经济繁荣，商品供应丰富，“人”这一要素的主体性凸显，“想买什么我说了算”，消费需求既多元又动态，“货”与“场”的内涵和外延不断拓展延伸。

“2月份资金面扰动因素主要来自于逆回购到期、政府债放量以及人民币汇率波动。”中信证券首席经济学家明明分析，尽管节后现金回流银行体系以及央行充足的货币政策工具是利好因素，但由于央行在流动性管理方面的态度暂未展现出更宽松的意图，因此资金面边际转松的幅度可能有限。

　　　　此外，对道路及交通规则的准确识别，也需要通过提升算力来保障。例如，国外一些城市的公路大多较为平坦，而国内一些城市公路却有很大起伏，如重庆、贵阳等地区，不仅弯道多而且高度差较大，端到端自动驾驶系统要准确识别，需要更多的训练数据和模型，也会增加对算力的需求。此外，有的城市道路右转线在直行线的左边，左转线在直行线右边的情况也现实存在，对此，需要自动驾驶系统学会识别这种不多见的规则，同样需要算力的支持。