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　　　　怀着好奇心点进去，她发现，前者是在教二次元爱好者到江西景德镇后，如何从零开始行动，获得自己“画”出来的陶瓷作品；而后者是网友在展示自己的二次元陶瓷成品。“原来还可以在陶瓷上画这些，毫无违和感。”杨晨曦感叹。

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。

　　　　加州AI公司Covariant也在努力扩大机器人数据的规模。该公司于2018年开始从世界各地的30种机械臂中收集数据，其“机器人基础模型1”（RFM-1）不仅收集视频数据，还收集传感器读数。此类数据对于提升机器人任务执行能力至关重要，比如让机器人知道如何不碰伤香蕉。