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对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”,中国科学院院士、复旦大学校长金力表示,传统的科研范式经历了4个阶段演化:从通过实验描述自然现象的“实验范式”,到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”,再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”,再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天,随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂,科学研究的第五范式应运而生,就是在“数据范式”基础上,引入了智能技术,强调人的决策机制与数据分析的融合,将数据科学和计算智能有效地结合起来,利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律,以解决各种科研问题,从而推动科学发现和创新,这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。

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“过去传统的Tier 1出售的是零部件总成,这其中包括了硬件和软件,此外他们还掌握了其中很多Knowhow,整车厂采购的是成套的解决方案,在设计、设配中可能还需要得到大供应商的帮助;如今在很多零部件的合作中,软件可能会是合作开发也可能是完全自研,整车厂需要的可能仅仅是一个硬件,而单纯硬件的价值无法和软硬兼顾的解决方案相媲美。”国内某车企的采购工程师告诉记者,随着车企自研程度的深度,Tier 1供应商的部分业务可能会转变为单纯提供硬件,利润率会很低。

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    数据资产管理还要高度重视规范、安全,严防各类风险。安全原则必须贯穿数据供给、流通、使用全过程,特别是涉及处理国家安全、商业秘密和个人隐私的,应当依照法律、行政法规规定的权限、程序进行。公众对加大个人信息保护力度尤为关注,企业采集使用个人信息必须严格依法依规进行。只有坚持确保安全与合规利用,数据资产化才能可持续推进。

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