可控性评估“假设驾驶员在 正常的条件下驾驶 (例如:他/ 她不疲劳),经过相应的驾驶员 培训(他/她有驾驶执照)并遵 守所有适用的法律法规,包括 应有的谨慎以避免为其他交 通参与者带来风险”。驾驶员 应按照交通法规，时刻观察 前方路况，避免伤害发生  FCW 没有报警，并没有影响 到车辆的驾驶功能以及车辆 上其他的 ADAS 功能。根据 GB/T 34590.3 6.4.3.9 “如果相 关项失效的危害不影响车辆 的安全运行(例如一些驾驶员 V2X 消息内 容错误，例 如位置错 误，导致误 报警。 Exposure: E4  RxV 在高速公 路行驶,跟车运 行  后方有其他车 Severity: S1  RxV 驾驶员可以 观察前车情况， 发现无碰撞风险 即取消制动或转 Controllability: C1  根据 GB/T 34590.3 6.4.3.8 注 2, 可控性评估“假设驾驶员在 正常的条件下驾驶 (例如:他/ 向造成的 RxV 动态变化较小， 因此即使被追 尾，碰撞相对速 度较小 培训(他/她有驾驶执照)并遵 守所有适用的法律法规,包括 应有的谨慎以避免为其他交 通参与者带来风险”。驾驶员 应按照交通法规，时刻观察 前方路况，避免伤害发生  从 RxV 的角度，由于 RxV 有 前车遮挡，因此可以通过前 车是否减速/转向来判断是否 需要刹车或变道，因此一般 来说处于可控状态  从 RxV 后方车辆的角度，

自动驾驶车队可形成 正反馈的数据闭环， 加速模型能⼒提升 • 数据⽣成：XR设备可以支持空间智能相关的数据⽣产，例如英伟达GR00T项目，通过XR设备为机器⼈进⾏操 作演示 数据体系成熟度是观察空间智能进展的关键，包括数据积累、数据构成、 数据分布、数据闭环四部分，成熟度上自动驾驶>3D⽣成>具身智能 数据积累规模 8 信息来源：量⼦位智库 自动 驾驶 3D⽣ 成 • ⾼ • 已有数量庞⼤的车队和成 基于规则推理：应用已知规律推测未来状态 • 概率模型：考虑多种可能性及其概率分布 • 仿真模拟：在虚拟环境中模拟多种情景的演变 • 反事实思考：分析"如果...会怎样"的假设情境 • 需要通过经验、观察、学习、交流、试错等 ⽅式逐步建立和完善 本质 功能 “世界模型”这⼀概念主要因2018年Jurgen Schmidhuber的论⽂引起⼴泛讨论 空间智能概览 自动驾驶 3D⽣成 具身智能 扩展现实（XR）

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业领导者不应过度关注 AGI，而应聚焦于已经到来的 AI 泛化（generalization of AI）这一趋势，它将为 企业带来更高水平的自主性和能力。 AI 的泛化 要理解 AI 的泛化，只需观察它如何深深根植于 我们的日常生活。距离卡斯帕罗夫与“深蓝”的对弈 已过去近 30 年，如今能让“深蓝”相形见绌的 AI 模型唾手可得。图灵测试曾被认为是机器智能的最高 标准，而今天，人与基于大语言模型（LLM）的客服 � AI���������������技术�展����� �������������������������� ��������������技术�������展 AI ������� 持续观察行业走向 AI �������展������������� ���������������������� AI � ����������自�������������� ���������� AI 术展望��������������������� �望�������������技术�������� ����望������展���技术������� �����技术���������� 持之以恒的长期观察 2024 技术趋势 2025 技术趋势 AI伙伴 二进制大爆炸 智能体 品牌新门面 空间计算 大模型进入实体 人机互通 人机学习循环 数字身份 数据透明 通用智能 未来网络

计算方法：指标数据的无量纲化、标准化处理，采用极差标准 化法，参考每项指标的最大值、最小值，对各指标的观察值进行无 量纲化处理，消除量纲、变量和指标大小的影响。确定指标权重， 基于 AHP 层次分析法，结合定量和定性分析，通过专家经验判断三 级指标的相对重要程度，形成三级指标的相对权重。计算评价结果， 根据三级指标的无量纲标准化观察值和对应的权重，形成各个二级 指标的评价结果。 计算结果说明：本计算方法中得到的评价数值范围为

云厂商需要完善边缘节点，并强化“云边端”协同，以满足日后推理场景的 需要 “由内至外”推动大模型商业化落地 在向外部企业和开发者提供模型服务的同时，将模型能力赋能给云厂商所在 集团内部产品。通过将大模型能力与内部产品打通，更好的观察产品的业务 表现，为大模型进一步向行业推广积累经验。 强化软件服务 构建算力软件平台，提升算力管理效率，拓展算力输出模式，除硬件外，支 持以“云”形态将算力资源对外输出，让智算资源更弹性、敏捷。打造能力

被研究过 并测试了 超过 20 年和是 高度管制 人类种系 编辑是新的。 遗传力 种系变化 呈现新 法律和社会 注意事项 资料来源 ： 哈佛公报 ； 诺贝尔奖 ， nbr ； 科学 ； 雅典科学观察家 ； 罗兰贝格 ... 比如诺贝尔奖获得者的基因编辑过程 CRISPR - 主要关注种系基因编辑领域 • CRISPR - 成簇的规则间隔的短回文重复 - 表示 生物技术的新 里程碑 并且有可能治愈 3 - 5 年里 ， 中国乐观情绪最高 (72%) and 加拿大最低 (18%). 亚洲国家 通常是 更积极, while 西方国家对此持怀疑态度。 视图 AI 对工作的影响也各不相同 ： 31% 观察到改进，36% 预期下降，墨西哥和泰国尤其乐观，而欧洲国家则更为谨慎 。 5.1 创新的价值 AI 使用的增加将使... 在未来 3 - 5 年内变得 更好 ， 更糟或保持不变 ？ 使用 AI

VS 来自全球广大电信市场的各种往往彼此冲突的利益 与需求正在逐渐形成6G的竞争环境。 如何在追求变革性创新机会的同时实现务实的部署，避免 复杂性、高涨的成本与冗长的部署时间线？这仍是一个有 待观察的问题。 随着5G收入机会的逐渐显现，业界希望能够充分利用现有 投资实现盈利，之后再引入新的竞争压力。同时，消费者 对下一代服务的具体需求尚不明朗。如果业界对于服务作 出过多的承诺，很可能最终让用户失望。

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力，但本阶段无法量化工程相关的性能，例如所需的工程环境要求 及复杂度、系统稳定性和可靠性，也难以评估调用已部署的量子计 算装置的算力来解决移动网络计算需求的代价、能耗及成本等。因 此，本文也仅提供现阶段的观察、方案与建议。 面向未来，需持续关注国内外量子计算评测研究与标准化的最新 进展，逐步扩展考虑其他影响应用的因素，如评估相比经典计算机或 者算力网络带来的性价比增益，即是否具备经济性。同时，保持与全