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　　　　不过，此次合并终止并不能逆转全球汽车产业整合的大势。当前，汽车产业电动化、智能化转型加速，市场竞争日益激烈，传统汽车制造商面临重大挑战。研发电动汽车的电池技术、自动驾驶技术等需要巨额资金与大量人力投入，很多车企仅靠单打独斗无法负担高昂的研发费用，整合资源成为分摊成本、加速技术突破的有效途径。企业间通过资源整合也可以优化供应链、降低采购成本，提高市场竞争力。例如，大众集团通过整合旗下品牌资源并与中国企业合作，在电动化转型上取得显著进展，旗下多款电动汽车已在市场上崭露头角。此前，美国通用汽车公司与福特汽车公司也曾发布联合声明称，两家公司正探讨通过深化合作来降低电动汽车技术成本，以应对市场挑战。

一方面是化学数据的质量与可用性问题。“化学研究数据类型复杂且高度多样化，涵盖分子表征、光谱图像、实验记录等多模态数据。”中国科学院自动化研究所所长徐波解释，现有模型往往难以高效表征、难以整合不同模态数据里的信息。化学研究还需AI具备更高阶的推理能力，以完成化学反应预测、分子逆向设计、多步合成路径规划等任务。

　　　　犹记得几年前春节返乡，笔者还要开着新能源车去临近县城找充电桩充电。如今点开手机地图搜索“充电桩”，小小乡镇已有五六处充电设施，快充、慢充都有分布。激发农村地区汽车尤其是新能源汽车的消费活力，完善汽车服务基础设施是重要着力点。如果户户划有停车位、村村都有充电桩、乡镇皆有汽修厂，农民买车用车的意愿将更好释放出来。