国产又黄又硬又粗_政治热议_Intelligent Racing Fo国产又黄又硬又粗undation 唐敏勤：EV汽车极速挑战与AI 自动驾驶的激情碰撞

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　　此外，不同于增量时代的投钱建设，存量时代需要建成的物业持续产生现金流。小区和社区公共空间很多，既包括商铺、房屋出租、停车场、广告牌、会所、体育设施等，必须要有盘活经营、出让经营权的思路。当下，老旧小区改造如火如荼，可以挖掘出很多可以盈利的空间。

12 月 6 日，2024T-EDGE 创新大会暨钛媒体财经年会在北京市大兴区启幕，Intelligent Racing Foundation 基金会秘书长唐敏勤，以《AI 自动驾驶科技在 EV 市场中的极速挑战新潮流》做主题演讲。在演讲中，唐敏勤分享了如何在新兴的 EV 市场中建立全产业链的自动驾驶竞速比赛及 AI 教育平台的最新市场趋势及产品。她提到，自动驾驶行业存在数据收集和算法迭代的挑战。马斯克的 FSD 验证了纯视觉方式可行，但很多汽车公司在数据收集上无法像特斯拉那样全面控制软硬件。其中一种解决方式是通过极具交互性和感染力的赛事，如在 EV 和 AI 行业结合的赛事，推进数据标准化。她所在的 Intelligent Racing Foundation 致力于推进 AI 和汽车自动驾驶的未来，例如赞助加州伯克利大学的机器人自动驾驶平台，需要顶尖人才在多个方向协同。如今已形成完善的全产业链和教育培训方案。唐敏勤还分享了针对大学生的培训，通过赛事和短期体验培养优秀学生进入顶尖名校，并且即将在北京落成新的实训基地。最后，她分享了文化 + 科技方案，2025 年将在张家界落地赛事，把文化、科技、AI 和文旅概念结合。以下为唐敏勤演讲实录，经钛媒体 App 编辑：首先非常感谢钛媒体和赵何娟总对我们的邀请，这次专门从硅谷飞回来，和大家分享我们在 AI 自动驾驶研发与 AI 汽车极速自动驾驶挑战赛事中结合的新尝试。在马上到来的 AI 时代，最先被扰动的行业机遇，我看到的是在自动驾驶行业。自动驾驶行业有很多痛点，马斯克通过 FSD 验证纯视觉方式完全可行，但在这样的基础上，我们看到很多汽车公司，在收集数据的过程中不能像特斯拉一样，无论从硬件还是软件都去做非常完整地控制。如何快速收集数据并且迭代自动驾驶的算法是个挑战，我们不可能再去扫十年地图。现在很多的车企，靠售车数量来积累到类似的数据量，是需要时间的。我们看到的解决方式是，通过极具交互性、感染力的赛事，例如 EV 和 AI 行业结合的赛事，推进数据标准化，进而推动整个行业前进。在过去的五年，Intelligent Racing Foundation 一直致力于推进 AI 汽车自动驾驶与赛车竞速比赛相结合的令人心跳的未来。我们在全世界的 F1 赛场上打造下一代的 AI 竞速赛事，为了通过 AI 全自动驾驶系统，达到类似方程式赛车 320 公里 / 小时的疾速，需要非常多顶尖的人才参与。比如我们赞助加州伯克利大学的机器人自动驾驶平台，需要 40 多个非常顶尖的人才，不仅需要真正的人类车手，同时也有人工智能以及机器人行业的院士，为了达成竞速目标，需要在机器人技术、计算机视觉、机器模型以及虚拟现实进行建模，多个方向进行协同。在持续努力下，现在伯克利平台在人工智能，尤其是人工智能竞速领域达到世界认可的标准。在我们眼中，经过这 5 年的竞速积累，无论从技术上，还是在整套解决方案上，电动的未来其实是更有想象力的未来。我们非常看好将来在电动领域将 AI 与竞速行业结合。在 2025 年，我们计划在中国落地首个 EV AI 领域的竞速赛事。通过 AI 竞速赛事落地以及人工智能教育与实践相结合，培养出能来参赛的大学，甚至下沉到高年级的学生，为 AI 竞赛培养足够的人才。以上是我的分享，谢谢！更多嘉宾精彩分享，点击进入 2024T-EDGE 创新大会官网查看（https://www.tmtpost.com/event/dzb/tedge2024）

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编辑:钱生禄

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　　他谈《诗经》，说：“《诗经》是中国人的一部元典。生活在变化，但人类根本性的关怀始终如一。”《诗经》中最美好的篇章都是关于爱情的。3000年前的年轻人，和今天的年轻人一样，“只要有欲望，就会有爱情”。。

　　包括智联招聘、前程无忧、BOSS直聘、58同城等网络招聘在内的人力资源市场，已成为劳动者求职和用人单位招聘的主渠道。截至2022年底，全国共有各类人力资源服务机构6.3万家，从业人员104.2万人，当年全行业为3.1亿人次劳动者提供了各类就业服务，为5268万家次用人单位提供了专业支持。

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　　“一是立法文件之间的体系衔接问题，人工智能专门立法与其他规范性文件之间的适用关系尚未解决，尤其是专门立法与现行立法在内容层面的重叠问题亟待解决。二是人工智能技术更新迭代速度加快，保障法律与技术的同步发展存在一定的难度；三是人工智能监管规则缺乏整体性，数据、算法和算力三大核心要素的监管规则仍处于探索阶段；四是人工智能立法的重心究竟是以安全风险治理为主，还是以产业发展保障为主争议较大。”赵精武说。