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以车辆逆行为例，车辆靠右行驶是常识，但李斌在处理事故时发现，不少逆行的驾驶人就是认为绕路麻烦。“他们觉得自己不会出事，可危险往往就在这种时候发生。”
“3、2、1，制动！”随着徐宇锋沉稳的倒计时，仪表盘指针从80km/h平稳归零。两辆虚拟列车几乎同时精准地停在距标线1厘米处，误差值完全重合。实训老师凑近屏幕惊叹：“你们是装了什么心灵感应装置？怎么能做到如此默契！”
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核心技术层面，算力基础尚未完全自主可控成为掣肘。与美国相比，我国在芯片架构、核心算法及软件工具链领域仍存在代际差距，技术成熟度不足导致大模型训练效率与实时应用场景拓展受限。算法领域取得了重大进展，但底层框架高度依赖开源体系，类脑智能、多模态融合等前沿领域缺乏原创性突破。同时，技术适配性不足成为人工智能与行业结合、推动场景落地的主要瓶颈之一。单一模型难以应对复杂场景，多模型协同与集成学习亟待突破。以制造业为例，产线设备参数与工艺流程的异构性要求AI系统既具备跨场景知识迁移能力，又能精准嵌入行业特有经验，但现有模型对隐性工艺知识的抽象建模能力还较为薄弱。破解这一难题，需突破多模态感知融合、边缘计算实时决策、行业知识图谱与模型泛化协同等技术壁垒。
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