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所以,我很认同一种对计算机仿真的观点——计算机的输出,取决于人类给的输入。这也就意味着,只有人类先理解清楚了物理机制,计算机才可能实现“仿真”。而真正意义上的“数字孪生”需要更进一步理解演化规律才可能实现,对于超过“三体”的复杂系统而言难度更大。在我看来,人工智能只能获取和利用已有知识,但是无法创造新的知识,所以物理学家不用担心有一天会被人工智能取代。
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第1、 就是技术与场景适配的挑战。陈士华解释,皮卡的续航与补能焦虑让用户备受困扰,由于皮卡多用于货运、越野等复杂场景,对续航里程和动力输出要求较高。然而,电动皮卡的电池在低温、重载或恶劣路况下性能衰减明显,实际续航可能大幅缩水。例如,冬季续航缩水、野外充电设施不足等问题,使其难以满足长途运输或户外探险需求。其次电池安全与耐用性也让皮卡电动化大打折扣。因为皮卡常需应对崎岖地形或极端环境,电池易受磕碰、水浸等风险,安全隐患 较高。此外,电池防护技术和底盘设计需专门优化,但目前多数车型基于燃油车平台改造(“油改电”),难以兼顾性能与安全。技术研发成本高则是又一主因。电动皮卡需适配非承载式车身、大梁结构及高载荷需求,其电驱动系统的研发 成本远高于乘用车。例如,专为皮卡设计的实心梁电动车桥技术(如麦格纳的eBEAM)尚未普及,导致成本难以下降。
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