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　　　　国内某汽车资讯媒体平台的产品经理告诉《环球时报》记者，该平台在1月底刚刚完成新能源车极寒测试项目的收关。2024年公司结合粉丝对于国内新能源车的关注热度，筛选出包括小米SU7、特斯拉Model Y在内的6款“网红”车型赴苏州和漠河，开展历时一年的跨季节续航测试。测试中，在零下25摄氏度的低温下，6款车以相同的配置从吉林长春出发，驶向约170公里外的北大湖，其间车辆的空调制暖、极限续航和路程电耗等数据被实时对比，结果显示大部分车辆的冬季实际续航比标准续航“打折”近四成。据介绍，操作类似“车型对比横评”的新媒体平台不在少数，但由于国内幅员辽阔且需要拥有足够数量的车型进行对比，启动这一项目的成本往往在百万元左右，部分项目还需重复试验，很容易成本超支。此外，由于缺乏专业科研院所的技术支持，最终的评测结论也仅限于一家之言，无法作为行业认可的数据参考。

汪鹏介绍，为科学有效地量化评估生成式AI的算力硬件需求及其产生的电子垃圾数量，团队构建了名为“算力物质流”的新方法。这一方法将通用AI的应用服务与底层硬件进行解离分析，拆分为“需求—算法—算力—硬件”四个层次。首先，要计算出生成式AI接收到的服务需求；接着，通过分析这些需求与不同算法之间的对应关系，确定生成式AI所需算力大小；最后，推导出所需的GPU硬件数量及其附属相关硬件的需求。

　　　　于是，石祥立打开了“新世界”。他从埋头苦学中走出来，接受朋友的邀约一起去旅行，看祖国大好河山；和三五好友一起外出聚餐，拓展实验室之外的朋友圈；化身聋哑人题材校园微电影的群演，为弱势群体发声……现在，石祥立变得越来越开朗、自信、勇敢。作为学校双足实验室的学生负责人，他多次带领团队参加各类大赛，站上舞台展示和讲解团队的研发成果。