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　　　　“展望未来，商用车市场将面临更多未知与挑战，行业洗牌与整合的步伐也将进一步加快。在此背景下，行业内的参与者不仅要积极应对外部环境的诸多挑战，更要勇于自我革新，强化技术研发、产品创新及组织管理效能等核心能力建设，以提升自身抗风险能力，灵活适应激烈的市场竞争和快速变化的市场需求。惟有如此，才能在激烈的市场竞争中稳固地位，确保企业长期可持续发展。”孔震说道。

而与此同时，除了亚健康群体，一些专业的心理健康AI助手(如斯坦福大学研发的Woebot)更是融入了包括情绪调节模块、人际沟通模块、人际技能提升模块、正念冥想等认知行为治疗元素的大模型，对于如孤独症谱系障碍的孩子等疾病群体可以作为社交训练工具的一种，帮助干预其社交缺陷等难题。

　　　　尽管阶段性进展显著，但当前人工智能在气象领域的应用仍存在诸多挑战。就技术层面而言，强对流天气发展演变瞬息万变，如何利用更高维度、更深层次的人工智能模型，挖掘更多的复杂规律以实现3至6小时甚至更长时效的强对流预报？就物理可解释性层面来说，人工智能不可避免的“黑箱”属性使其仍难以完全得到气象领域的广泛认可，如何实现气象物理特征量与人工智能模型的科学共生，将是未来相当长一段时间内气象从业者探索的主题。就预报业务流程而言，如何利用人工智能推动气象预警流程的智能化？除此之外，如何利用多源气象观测构建更高质量人工智能数据集，如何克服深度学习普遍存在的“模糊”，如何建立场景化的人工智能预报技术评估方法……很多具体的问题亟待解决。