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　　　　“端到端用先进的算法模型取代了传统算法和人工编写程序效率不高等问题。”在深圳先进技术研究院研究员俞荣锦看来，端到端的神经网络可以通过AI来自己学习，很快掌握海量的知识和技能，理论上可以不再需要模块化那样的人工编程。但是，现阶段如果完全依靠基于神经网络打造的端到端自动驾驶系统还不够“聪明”，测试表明，有时它可以在很复杂的道路交通场景中给出合理的规则，但有时也会犯低级的错误，甚至可能出现分不清红绿灯的情况，这被行业称为“上限很高，下限很低”。原因之一是神经网络学习的数据量不足，因此，目前包括华为、小鹏等车企推出的端到端智驾系统采用了“神经网络＋编程”的方式，最大限度保证系统的安全性。

在巴克墩村小学，一个曾经十分厌学的学生的前后改变令李煜印象深刻。“起初，他对参与科普活动持抵触态度，但在一次关于星座数量的课堂互动中，他从最初以为仅有12个星座到通过课程学习知道了实则有88个星座时，那份震撼和惊喜让他对天文知识产生了浓厚兴趣。”李煜回忆道，“自那之后，他从调皮捣蛋转变为勤学好问，不仅在课堂上积极提问，课间也常去找老师探讨各种科学问题。”2024年，在由“一片星空”举办的星空绘画比赛中，该学生凭借独特的创意和细腻的笔触荣获一等奖。

　　　　美国“太空”网站近日解读NASA的“欧罗巴快船”探测器任务时提到，想要前往木星展开探测，遥远的距离是头号难题。尽管在太阳系行星与太阳距离的排序中，地球、火星和木星分别列第三、四、五位，但它们之间的距离分布却非常不均衡。天文学家将地球到太阳的平均距离称为1天文单位，作为对比，火星到太阳的平均距离为1.52天文单位，而木星到太阳的平均距离却达5.2天文单位，因此探测器想要前往木星，首先需要面对的就是跨越如此漫长的星际距离。