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从用户服务的角度来看，数字化转型与学校的规模及“水平”没有直接关系。从当前职业教育发展的政策可以看出，国家已然将职业教育摆在了教育改革创新和经济社会发展中更加突出的地位。那么任何想要在不断变化的环境中生存下去，想要实现新的历史跨越，增强自身的吸引力、影响力和竞争力的职业学校，都需要转变传统的教育理念和教育模式，清晰认识到数字化转型是必经之路。
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)。
高华健的研究横跨力学、材料、机械、仿生学等多个领域，主要研究材料、结构和生物系统的宏微观形变和破坏行为，代表性工作包括：创立了基于微观机制的应变梯度理论，从微观机理到宏观唯象的多尺度研究引领了近20年来力学的发展范式；揭示了多种新型微纳米结构金属材料的塑性变形机制和断裂机理，为后续材料和力学科学家解决金属材料强韧互斥的难题指明了可行方向；建立了纳米生物结构的力学理论体系，揭示了生物结构材料中力学性能优异的根本原因。
“人类产生的有效信息，包括大量高价值信息可能不一定是互联网数据，而是沉散在各行各业里的数据。”商汤科技发言人说，“怎样更多汇聚数据，设计更多、更好的网络结构，用更多的计算资源去支撑更大容量的高质量语料，产生更强的智能，是一个至关重要的问题。”这位发言人认为，要解决语料问题，不仅要靠增加语料总量，还需要提高语料质量，甚至要考虑完善数据交换机制，推动人工智能数据基础设施化。