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　　　　但是，将AI整合到精准医疗中目前仍存在一些挑战。例如，确保数据的质量和代表性，解决与AI使用相关的道德问题，以及如何将AI工具集成到现有的医疗保健系统中。在这个过程中，研究机构、医疗系统和技术公司之间的密切合作，对于推进AI驱动的精准医疗至关重要。（本报驻德国记者 李 山）

具体而言，核心技术是自动驾驶货车实现商业化落地的基石。尽管长途货车被认为是实现自动驾驶较为成熟的领域，但这并不意味着其技术难度有所降低。与乘用车相似，智能货车在发展过程中也面临算力不足、算法安全性、硬件可靠性及线控冗余等问题。以干线物流场景为例，虽然该领域吸引了众多参与者的加入，并且无人驾驶货车已实现跨省示范运营，但目前其自动驾驶技术仍未达到全面开放上路的标准。一方面是因为货车载重多、惯性大，需要更长反应时间和制动距离，对自动驾驶系统的感知能力和反应速度提出更为严格的要求；另一方面，货车作为运输工具，其自动驾驶系统必须具备强大的控制算法自适应调节能力，以灵活应对各种复杂的运输环境。但就当前情况而言，自动驾驶技术仍需进一步突破和完善。

　　　　“一级组职工对动车组车底走行部、车顶高压部件进行全面细致检查，并在司机室进行功能性试验，确保动车组质量的安全优质；上部组职工精心核查动车组各项上部服务设施功能，提升旅客的乘坐体验；乘务组随车机械师熟记动车组运行过程中应掌握的作业项点与应急处置知识，以保证‘共青团号’动车组安全正点运行。”王腾说。