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　　　　“安全是汽车不可忽视的最重要原则。”朱西产表示，如果要做“一段式端到端”，就要拿掉安全准则模型，车辆将传感器采集到的信息直接发送到一个统一的深度学习神经网络，神经网络经过处理之后，输出自动驾驶汽车的驾驶命令，即算法直接将系统的输入端连接到输出端。虽然信息无损程度更低，但其“黑盒”属性（模型的决策过程不公开或难以理解）存在更大的安全挑战。

江苏常州某光电科技企业运营副总经理 邵益：从今年到未来三年来看，我们每年的订单都有2到3倍的增长。我们的产线规模也会扩展3到4倍，我们在现有产品和解决方案的基础上，进一步做了垂直整合，加速产品的上市节奏。

　　　　然而，由于需要数据量大、涉及部门多、数据分散等问题，数据获取成为目前肿瘤AI研究的主要瓶颈。“获取单一的影像或病理数据并不难，但同时获取同一病人的影像、病理、基因等全模态数据非常难。”李志成说，这不仅需要多个科室密切配合，还需要耗费大量时间。当前肿瘤研究往往分散在不同学科，影像分析由影像科和工程技术人员负责，而基因数据则由分子病理学科或生物信息学人员处理。打破学科间壁垒、整合数据，仍是一个巨大挑战。