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首先，技术更新速度加快，技能需求转变。随着智能制造技术的快速发展，传统制造业的生产方式正在发生深刻变革。人工智能、物联网等新技术的广泛应用，使得生产过程中的自动化、智能化水平不断提高。这对产业工人的技能水平提出了更高的要求。传统的操作技能已经无法满足现代制造业的需求，产业工人需要不断学习和掌握新的技能，以适应技术更新的速度。
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另一方面是AI化学知识储备问题。现有算法多为“黑箱式”模型，融入的化学知识不够。换句话说，要拿下“化学博士学位”，AI还需“垂直发力”。徐波说，当前许多AI系统主要依赖数据驱动的方法，与不同领域知识结合程度不足。为解决这个问题，AI领域学者与化学学者正在进行跨领域合作，为化学领域开发专用算法和模型，发展各类科学化学语言表征等基本能力，以构建更强大的模型。
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