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海量数据又给平台、算法和数据挖掘带来了挑战。大数据、AI、云的人才主要集中在ICT产业，主机厂要吸引这些人才挑战颇大。而且领域算法和模型需要海量数据的沉淀，单个主机厂的销量，可能并不足以支撑训练好用的算法和模型。
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这正是科研人员长期以来面临的难题：一是科研成果在实际应用中的挑战；二是数据收集、处理与分析效率较低；三是大部分科研团队依旧采取“作坊式”工作模式，而平台化合作较为稀少；四是在材料研发等领域依赖经验和试错的方式进行突破。这些庞大的数据需要进行分类、回归、聚类、关联分析、时间序列分析以及异常检测等处理。只有在完成这些步骤后，隐藏的模式和未知的相关性才会浮现，否则只是无效冗余。同时，现代科学已进入复杂体系时代，传统的计算方法难以应对越来越多变量和计算复杂度所带来的瓶颈。
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