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但从总体上来看，我们对未来业务的盈利能力非常乐观，马克在前面的简报中也提到了这一点，我在这里就不多重复了。他具体谈到，AI眼镜发展需要突破两大技术瓶颈，一是，好的AI眼镜一定要有好的交互能力，比如说跟用户进行的交互，不光要把信息录下来，还需要把信息通过投屏等方式传递给用户。二是，需要一个好的大脑，能对知识、环境等充分理解，才能够给用户提供增量价值，我很看好下一代AI眼镜能够带来高度可控性、高度便利性，希望到时候AI眼镜能够成为自己的助手。谈及AI眼镜市场，何晓冬表示，其实AI眼镜也是具身智能的一个形态，就是不能动.appendQr_wrap{border:1pxsolid#E6E6E6;padding:8px;}.appendQr_normal{float:left;}.appendQr_normalimg{width:100px;}.appendQr_normal_txt{float:left;font-size:20px;line-height:100px;padding-left:20px;color:#333;}海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP责任编辑：张泽宇。作为面向万亿级参数模型训推场景的超节点产品，据工作人员介绍，它实现了更高性能、更高密度、更高效率的三重进化.appendQr_wrap{border:1pxsolid#E6E6E6;padding:8px;}.appendQr_nor
此外，值得一提的是，2023年脑机接口、具身智能、XR等领域的前沿科技呈现出蓬勃的发展态势。相比数字世界中的大模型，MogoMind可以视为物理世界的实时搜索引擎，通过接入物理世界实时动态数据，MogoMind形成全局感知、深度认知和实时推理决策能力，能够从数据中抽取意义、从经验中学习规则、在场景中灵活决策。MogoMind依托交通数据流实时全局感知、物理信息实时认知理解、通行能力实时推理计算、最优路径实时自主规划、交通环境实时数字孪生、道路风险实时预警提醒六大关键能力，解决了当前AI缺乏物理世界实时感知能力和全局认知系统两大问题。自动驾驶领域，MogoMind通过多源数据融合和长尾场景持续学习，反哺自动驾驶模型训练。交通管理领域，MogoMind让交通管理者掌握整个城市交通系统的运行全貌，能基于实时动态数据的融合分析做出科学决策。通过全域覆盖的通感算一体化设备，MogoMind能够全天候、不间断捕捉车辆行驶轨迹、速度变化、交通流量、行人动态等海量异构数据，并经过数据融合算法快速整合处理，为智能分析和精准决策提供数据基础。大会期间，蘑菇车联围绕AI大模型
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