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: 有待发掘的深层含义，难道不值得探索？
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“五一”假期期间，国网天津电力通过智慧车联网平台实时监控全市147个充电热点场站。5日上午，滨保高速七里海服务区充电站(滨海方向)因车流集中接近“满员”，平台监控管理专责张明凯迅速调度运维人员到场引导，不到20分钟即完成车辆分流与秩序维护。
总台记者 周洪：你以为我正在海边度假？其实，我在上海黄浦江畔的一个新晋滨水商业体，现场排起了长队，打卡经典卡通人物。整个滨水商业体游人如织，大家一边吹着江风，一边享受美好的假日时光。
2020年，大规模预训练模型的兴起标志着人工智能发展进入新阶段。GPU(图形处理器)与TPU(张量处理器)等高性能计算芯片进步、云计算与分布式计算架构发展，以及互联网和移动互联网发展积累的海量数据，使得训练和部署超大规模人工智能模型成为可能。以GPT-4.5、Gemini2.0、DeepSeek-V3等为代表的大模型扩展了人工智能的能力边界，这些大模型具有千亿级参数，通过大规模数据训练实现跨任务、跨模态的通用智能，能够完成高质量的自然语言理解、代码生成、数据分析、智能创作等任务。此外，具身智能将人工智能从数字世界扩展到物理世界，使得智能机器人系统能够在物理环境进行感知、规划、决策和执行，利用感知到的数据学习物理世界运行的客观规律，进行自我训练和迭代升级，实现智能水平快速进化。
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。
此外，“跟着AI去出游”“跟着龙舟去旅行”等一批新的服务消费热度不断攀升，平台数据显示，假期里各景区由异地游客贡献的门票交易额同比增长15%左右。
为确保节日期间昆明机场口岸通关安全顺畅，昆明边检站提前备足执勤警力，开足查验通道，科学调整通道比例。同时，推出过境旅客信息前置审核、入境过境旅客同台办理、简化外国人信息填报模式等通关便利化举措。(完)
近年来，史东岳先后参与制定了装卸、计量、配煤作业质量，煤炭盈亏、除杂、商务货运质量管理，煤炭质量检验、洒落煤炭归垛管理以及服务质量管理等制度办法，保障京唐港配煤精度与客户要求的热值偏差率长期稳定在2‰以内，他所在的部门被誉为“煤炭裁缝”。