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2.在“设置DD辅助功能DD微信麻将辅助工具"里.点击“开启".
3.打开工具.在“设置DD新消息提醒"里.前两个选项“设置"和“连接软件"均勾选“开启".(好多人就是这一步忘记做了)
4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉.“消息免打扰"选项.勾选“关闭".(也就是要把“群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口.)
5.保持手机不处关屏的状态.
6.如果你还没有成功.首先确认你是智能手机(苹果安卓均可).其次需要你的微信升级到新版本.
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专题：2025新能源智能汽车新质发展论坛
2025年7月15日-16日 ，“2025新能源智能汽车新质发展论坛 ”在吉林省长春市举行 ，主题为“新质引领 智创未来 ” 。清华大学车辆与运载学院院长 、教授王建强出席并演讲。
王建强谈到，数据驱动是当前主流自动驾驶路线之一，具备自主学习能力 、模块集成性强 ，并具备一定的场景泛化能力 。但同时也存在明显短板：一是决策过程呈“黑箱”状态 ，缺乏可解释性；二是严重依赖训练数据分布，泛化能力有限；三是神经网络模型参数庞大 ，推理速度慢 ，难以满足实时性要求 。因此，他指出 ，在极端场景数据稀缺与模型黑盒属性的双重制约下 ，数据驱动路线在安全保障上仍面临较大挑战，尚难支撑L4+级别自动驾驶的落地。
王建强表示 ，面对长尾场景 ，单靠数据驱动远远不够 。事实上，人类在学车过程中并不依赖大量驾驶数据 ，而是基于日常生活中形成的知识、经验与常识进行判断和决策 。因此 ，他提到，要破解“长尾问题 ”，需要像人类一样学习 ，引入认知驱动的新路线 ，将知识与数据融合，构建更具推理能力和泛化能力的智能系统。
为突破规则系统“僵化 ” 、数据系统“黑箱”的困境 ，王建强表提出了第三条技术路线：认知驱动。他解释道 ，“它以人脑认知机制为启发，融合规则驱动的可解释性与数据驱动的学习能力 ，这种路线一方面让规则驱动的系统具备进化能力 ，适应更多场景；另一方面推动模糊系统“去黑箱化 ”，变成确定系统 ，实现过程透明 、结果可信 。 ”
他强调 ，认知驱动的关键在于：通过对人、车 、路系统的深层理解，构建对要素特性 、相互作用与运行规律的准确建模与数字表达 。它不仅继承了规则驱动的可解释性 ，也具备数据驱动的适应性 ，但更强调“理解机制”本身。认知驱动旨在推动智能驾驶系统真正具备泛化、演化和可靠决策能力 。
王建强表示，当前自动驾驶系统的实际发展明显滞后于预期，面临的难题仍有很多 。为实现高等级自动驾驶落地 ，需要构建“自主学习 + 先验知识”的新范式。总体趋势是回归以人为中心的技术理念 ，聚焦“认知人、学习人 、超越人 ”的系统能力构建，推动从功能智能走向认知智能的根本转变 。
面向未来 ，“三纵三横 ”式技术架构为智能汽车演进提供系统化路径 。具体来说 ，他指出，纵向包括车辆关键技术（如环境感知 、风险认知、决策控制） 、信息先进技术（如人工智能 、数据平台、信息安全）和基础支撑技术（如高精地图 、标准法规 、测试验证） ，构成核心功能支撑体系。横向则依托车载终端平台、交通设施平台和信息安全平台三大基础 ，分别强化车端智能 、车路协同与系统可信保障 。“三纵三横”式技术架构将共同支撑智能汽车的规模化 、规范化和可持续演进 。
面对复杂、泛化与未知等高风险交通情境，王建强认为：“聪明车 ”必须是“安全车 ” ，因此智能汽车安全需通过“类脑认知架构”实现向人类驾驶认知模式的跃迁。最终目标是：提升AV的自学习 、自反思 、自适应能力 ，构建一个具备人类类脑推理特征、安全可验证的高等级智能驾驶系统 。
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