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　　而在算法层面，多模态融合处理与端侧大模型的实时性成为两大关键难题。李昱慧指出，家庭场景中的机器人需要处理视觉、触觉、声音等多源传感器数据，然而，对于这些数据准确性的理解和决策逻辑，目前仍存在诸多问题。“要将不同传感器的大量数据进行高效处理，并作出准确决策，这对算法来说是一个巨大的挑战。”李昱慧说。

在人工智能的时代画卷中，算力如同燃料，将冷冰冰的数据点燃，成就智能化的跃迁。然而，当城市纷纷筹建万卡集群时，面临的一个关键问题是：我们到底是在追随当下的技术趋势，还是在为未来构建基础？

深度学习模型如Transformer，最初架构较为简单，后来逐渐优化层数与节点连接，才展现出了强大的效果。Transformer的成功，并非缘于最初的参数规模，而是因为它具备灵活的连接方式、可调的结构，适应不断变化的任务需求。这给城市算力建设的启示是：不要只顾追求硬件规模，还要保留灵活调整的空间。如果只是建一个固定架构、没有弹性接口、没有模块化更新能力的“刚性堡垒”，那么面对技术路线的迭代与场景变化，它就可能成为一个“数字遗址”。

“此前与某大型外资超市对接耗时近一年，涉及包装调整、验厂等复杂流程，但是与永辉合作后，对方有专人全程高效对接，预计本周即可完成产品上架，将有效消化企业库存压力，这种效率在过去难以想象。”王庆坦言。

从这个意义上说，万卡集群不能只是“能训GPT”的地方，更应是“能进工厂、上车间、入社会”的场景化平台。真正的竞争力，是让算力和产业紧紧咬合在一起。

　　“评分一般在0到4分之间，0分是完全不能用，3分属于基准线，4分属于答案较好。”向南解释，不同的问题有不同的标注规则，常见的规则有真实性、全面性、逻辑性等。

　　在技术突破方面，中国科学院院士、南京大学党委书记谭铁牛认为，需要构建多层次的人才培养体系，培养既懂硬件又懂软件，契合具身智能发展的人才，通过工程硕博士的培养，促进产学研协同发展，这也将是未来我国青年的机遇之一。