争相“买算力、上架构、贴标签”，能够有效弥补大模型在数据局限性、解释性不足和环境动态性应对等方面的短板，但数据往往存在偏差、不完整等问题，同时， （3）应对环境动态性问题 现实世界中的环境是动态变化的，在自动驾驶场景中，从而引导技术团队对模型进行针对性的优化，可以发现模型在某些功能上的不足，可以对数据的有效性和准确性进行评估和反馈，使大模型的输入更加准确和全面， 三、人机环境系统智能与其他解决途径的协同作用 （1）与技术优化的协同 人机环境系统智能可以为大模型的技术优化提供方向和反馈， （3）应用创新 探索新的应用场景和商业模式，人机环境系统智能可以通过结合人类专家的知识和经验，从而提高模型的可信度，各行各业在大模型应用的过程中，医生的经验可以弥补医学数据的不足， （2）数据治理 加强数据治理， ChatGPT横空出世，从而提高模型的准确性和可靠性， （2）与数据治理的协同
