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与此同时，当前AI算力的迅猛增长，对数据中心的连接带宽、传输距离、功耗和可靠性提出了极高要求。然而，传统互连方案始终面临“光”与“铜”之间的根本性权衡，难以满足算力提升的需要。
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更深入地研究表明，“人工智能现已将传统上依赖实验与经验的过程，转化为由大规模计算驱动的筛选与设计。”郭晋疆解释道，通过对测序数据的快速分析、蛋白质结构预测以及抗原辨识，人工智能能在较短时间内缩小候选范围并优化mRNA序列。以往这些工作需通过“低通量”的生物实验进行反复尝试，如今则实现了“高通量”的计算筛选，从而将时间从数年减少到几个月。
值得注意的是，专家王兴兴展望：我国人形机器人未来或超越人类奔跑速度
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