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如今，张俊磊已经从“小石头”逐渐成长为了“压舱石”和“主心骨”。“老一辈的精神不能忘，青春担当是要在艰苦奋斗中书写的。”他说。
核心技术层面，算力基础尚未完全自主可控成为掣肘。与美国相比，我国在芯片架构、核心算法及软件工具链领域仍存在代际差距，技术成熟度不足导致大模型训练效率与实时应用场景拓展受限。算法领域取得了重大进展，但底层框架高度依赖开源体系，类脑智能、多模态融合等前沿领域缺乏原创性突破。同时，技术适配性不足成为人工智能与行业结合、推动场景落地的主要瓶颈之一。单一模型难以应对复杂场景，多模型协同与集成学习亟待突破。以制造业为例，产线设备参数与工艺流程的异构性要求AI系统既具备跨场景知识迁移能力，又能精准嵌入行业特有经验，但现有模型对隐性工艺知识的抽象建模能力还较为薄弱。破解这一难题，需突破多模态感知融合、边缘计算实时决策、行业知识图谱与模型泛化协同等技术壁垒。
走进三峡电站机组检修现场，全国劳动模范、三峡集团长江电力检修厂技术主管叶祥友手持精密仪器，目光如炬，每一个细微的参数波动都逃不过他的“火眼金睛”。
“废水中化学需氧量在线数据是392毫克每升，氨氮在线数据是10毫克每升，符合排放标准要求……”前段时间，重庆市綦江区生态环境局执法支队执法人员焦海平，来到益康环保工程有限公司綦江分公司，打开“执法+监督”系统比对企业在线监测数据和自行监测数据，短短10分钟，就完成了一场非现场检查。
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2014年，史东岳通过两千余次化验数据分析，建立煤炭特性数据，首创“三维配煤模型”，建立单船质量跟踪台账，推动京唐港智能化配煤系统上线，堆场盘垛时间由1天降到1小时，精度由5%提高到1%。
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