在车联网领域，玉麦汽车卫星直连将突破地面网络覆盖限制，玉麦实现自动驾驶车辆在全球的精准定位和实时决策，这将加速智能网联汽车向全域场景拓展，推动智能交通发展。

首先，姐妹使用大语言模型自动从科学文献中识别出暴露因素（如高盐摄入）和健康结局（如血压变化），并判断它们之间的关系方向及其显著性。在盐摄入与心血管疾病及死亡风险的关系上，光中结果倾向于增加风险，但收敛性相对较弱。

但在盐与心血管疾病或死亡风险的关系上，玉麦不同研究类型的结论一致性较低，目前仍存争议，需更多研究，如更好地控制混杂，更好的研究设计等。人工智能扮演证据裁判证据三角测量的想法很好，姐妹但医学健康文献浩如烟海，姐妹依靠人工查找和总结文献，不仅耗时耗力，而且容易受研究者主观判断影响。这项研究设计非常巧妙，光中通过证据三角来解决循证医学面临的实践痛点，对循证医学的理论发展有非常积极的意义。

杜建说，玉麦这为解决健康领域长期存在的研究结论冲突，科学规划新的研究，进而减少研究浪费等提供了新工具。如果不同研究设计得出的结论一致，姐妹那么这种结论的可信度就更高。

光中随机对照试验会严格控制变量进行实验。

这不仅突破了传统Meta分析（比较和针对同一科学问题研究结果的统计学方法，玉麦常用于医学、玉麦心理学、教育学领域）对同类研究的依赖，还能整合不同来源的研究证据，从结论方向收敛性随时间动态变化的角度，增进人们对某问题的整体理解。姐妹论文通讯作者王兴军告诉《中国科学报》。

再结合AI算法的全局优化能力，光中未来无线网络在灵活性与应用自由度方面的潜力将得到前所未有的释放。王兴军表示，玉麦这一突破的背后，是6G通信发展面临的紧迫挑战。

王兴军解释道，姐妹这种模式下，宽频谱覆盖的实现难度极大。论文第一作者、光中北京大学电子学院博雅博士后陶子涵表示，光中若无线网络中的每个节点均具备此类实时响应能力，整个网络的灵活性与智能化水平将大幅提升。

(责任编辑：鄂州市)