为满足产业实际需求并适应中小企业的发展特点，“套壳”微调（即在现有大模型基础上 进 ⾏针对性调整）将成为除行业巨头外企业的主要发展策略。 人工智能伦理责任 随着大模型性能的飞速提升和实⽤性的增强 ，确保 AI 技术与社会伦理道德标准相—致将成 为⼤模型持续发展的关键考量因素。 在 2024 年，大模型的技术发展将趋向多功能与小型化，同时产业端将强调自主研发和行业标准 化

2025/07/DTPT 力 ［6］。尽管具身智能得到了一定程度的应用，但现阶 段并没有实现技术的全面突破，也没有形成规模化市 场，其发展仍面临诸多挑战。数据获取与仿真鸿沟、 硬件限制、软件生态标准化缺失以及伦理与安全等问 题，制约着具身智能的进一步发展和广泛应用 ［6］。因 此，深入研究具身智能的技术架构、应用案例、发展挑 战及未来趋势，具有重要的理论和现实意义 ［7］。 1 具身智能的核心概念

驾驶技术发展提升至国家战略高度，通过政策法规创新、 标准体系构建、测试场景开放等多维度推进技术落地。 然而，面对复杂的道路交通长尾场景应对、车规级芯片 性能瓶颈、车用操 作系统自主可控、数据安全与伦理 挑战等关键问题，产业亟需系统性梳理技术路径、研判 发展趋势、凝聚发展共识。 本书中所述的智能驾驶是行业内的一种通俗叫法，涵盖 了 GB/T 40429—2021《汽车驾驶自动化分级》标准定 无法维持正常行驶状态时，为将风险降至最低而采取的 应对措施。MRM 的制定需充分考虑技术可行性、法律 规定及社会伦理要求。从技术层面，策略要基于自动驾 驶系统实际能力，确保在极端情况下能够有效执行；在 第四章 自动驾驶安全体系 51 法律方面，需符合当地交通法规以及自动驾驶相关的法 律条款，避免因策略不当引发法律纠纷；在社会伦理层 面，要权衡各方利益，优先保障人员生命安全。同时， 为确保 MRM 合理性与合规性，需通过大量仿真测试与

研究设计撰写分析代码，执行复杂的统计模型 和因果推断方法。从数据中高效、精准地提取 支持或反驳假说的证据。 5. 传播与应用 将研究洞见转化为引人共鸣的叙事，通过写 作、教学、演讲和政策咨询，影响公众舆论和 决策者。承担研究的伦理责任，并亲自参与社 会实践。 改进知识传播，将复杂的理论和数据，自动生 成为易于理解的可视化图表、摘要和面向不同 受众（如公众、政策制定者）的文本版本。 3 祛魅 AI：大模型的基本原理 (2023)、Binz et al. (2025)。前两篇主要讨论了大语言模型对社会科学的改进潜力与潜在问 9 结论 55 题，而后两篇在更广泛的学科背景下讨论大语言模型应用可能带来效率提升以及伦理挑战。如果希望进一步 了解大语言模型的技术细节，浙江大学毛玉仁等编著的《大模型基础》是一部深入浅出的教材，同时提供了代 码案例。希望进一步补充机器学习和深度学习知识的读者，可以参考Athey and

全是发挥数据生产 力的生命线，要致 力提升法律、技术 两个有关隐私和网 络安全的能力，确 保网络空间风清气 正、运行通畅 人机友好是大数 据、人工智能（机 器人）技术发挥作 用的前提，要提升 机器人伦理水平， 探索人机共生场景 管理体制 • 要形成社会安全监管、 网络安全监管、商务公 正监管、经济运行过程 监管的立体式安全监管 体系； • 健全包括就业转化和心 理安抚在内的教育与疏 导体系；