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　　　　“通过环境行为学调研分析和数据化呈现不同空间、时间维度下的观众游览动线，我们会了解到观众会在哪些地方停留和休憩较长时间，并根据数据在这些地方重新布置垃圾桶点位，方便观众投放废弃物。”“故宫零废弃”项目组负责人表示，经过重新布点后，故宫开放区的垃圾桶数量由310组减少到110组，且新增设的垃圾桶详细分为四大类七小类，这既是对遗产地风貌的保护，也方便资源回收中心逐类对接专业垃圾回收渠道，提升垃圾分类效率和院内美观度。

李悦强调，首先必须明确，技术本身是中立的。AI换脸作为深度合成技术的一种具体应用，虽然存在被滥用的风险，但其本身并无“原罪”。目前，一些平台上的个人“售卖技术”行为，教他人使用开源项目或某些应用，本质上是在利用信息差。然而，如果课程内容专门教授如何突破深度合成应用的内容审核机制，则应当被否定。平台可以通过限流、警告、冻结账号等方式对这些视频内容进行规制。

　　　　“‘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。