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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。
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对于吉利系和千里科技而言,印奇与旷视科技的出现正当其时。前者拥有完整的汽车产业链与出行平台,但自身体系内缺少孵化智驾技术与方案的储备与基因,后者则手握极强的AI技术与智驾解决方案,可无缝衔接应用场景与产业落地,双方的联手可以说是众望所归。
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