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　　以AIOS在资源调度方面的挑战为例，作为AIDV时代的核心技术底座，杜强在介绍AIOS的发展路径与架构设计时提到，当前AIOS仍处于“AI for OS”阶段，“未来 2—3 年，有望逐步向更原生的 AIOS 状态发展，实现算力统一管理和调度的更高确定性。”但当前主要问题是，“传统OS调度更多面向CPU时间片，而AIOS场景下需要同时管理CPU、GPU、AI加速器及内存带宽等资源，对整个系统提出了更高要求。” 同时，AIDV 时代的信息传递“不仅是传统消息或服务，还有涉及Tokens的提示词或描述”，需要新型AI原生组件持续丰富。

　　具身智能作为延伸汽车智能化边界的重要方向，近年在汽车行业备受关注与热议。吴福刚表示，当前具身智能产业发展正面临四大挑战：一是真实数据获取难，场景复杂多变，动作维度多样，数据积累困难；二是模型训练难，受环境复杂多变影响；三是缺少稳定可靠的本体，尚未实现量产，供应链稳定性不足，可靠性有待验证；四是开发周期长，需融合数学、物理、机械、软件等多学科知识。智元为此展开一系列探索，包括成立数据工厂、训练通用大模型 “启元大模型”、开放开发平台Genie Studio，推出元征A2、灵犀机器人等多款产品，并将开源发布灵渠OS等。