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本文深入探讨了不同算力水平（20TOPS至160TOPS）在人工智能领域的多样化应用场景。从边缘计算的实时目标检测到自动驾驶的多传感器融合，从自然语言处理的大模型应用到AI for Science的科学计算，算力的提升正推动AI技术从单一任务向复杂多模态交互演进。文章结合具体案例，分析了算力如何赋能智能安防、工业检测、自动驾驶、机器人技术、多模态交互以及科学研究等领域，并展望了高算力在高阶Agen

端到端自动驾驶的革新与挑战 与传统模块化架构相比，端到端自动驾驶通过单一深度学习模型直接处理传感器数据并输出控制指令，实现了更快的响应速度（100-300ms提升）和更高的场景适应性。其核心优势在于消除模块间信息损耗、降低对高精地图依赖，并通过数据驱动学习应对复杂场景。技术演进从2016年NVIDIA PilotNet到2024年特斯拉FSD v12，形成了纯视觉、多模态融合和大模型赋能三大主流框

MCP Server Tool 是基于 MCP 协议开发的服务端工具，支持通过标准输入输出（stdio）或服务端事件（SSE）等方式暴露自定义工具，供客户端远程调用。本文档详细介绍了 MCP Server Tool 的开发流程与核心知识点，包括工具函数的实现、MCP Server 的注册与启动、工具注册与调用机制、工具列表的声明与返回，以及传输方式（stdio 与 SSE）的选择与实现。此外，文档

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MCP Tool模块是模型上下文协议的核心组件，通过标准化接口将函数/类转换为AI可调用的工具，实现模型与外部系统的安全交互。支持JSON-RPC 2.0跨语言调用、独立进程隔离、动态发现和多传输协议，适用于医疗、电商等领域的复杂系统集成。

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