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　　　　一架战斗机有数百万个零件，更有数不清的流水线，要想飞机更高速、更灵巧、更隐身，无疑要做方方面面的原始创新。在这座红房子里，那些生产线上的一个个问题被拎了出来，研发、孵化、验证，应用、复制、推广，航空工业的智能制造技术都在这座工场中“一气呵成”，力求难题被逐个击破。假以时日，出自创新工场的零件和数据会输入战斗机的躯体，化作守护祖国蓝天的钢铁卫士。

不可否认，羽绒原料价格的上涨确实给行业带来了压力。在成本激增的情况下，一些厂家“脑洞大开”，直接把羽绒给“省”了。原料涨价绝不应成为以假乱真的借口，市场竞争的本质是以优质产品和创新能力取胜，而非牺牲诚信。

　　　　当然，这种新范式也带来了挑战。一方面，数据驱动的研究需要大量高质量的数据作为支撑，但现实中数据往往存在噪声、偏差甚至缺失。这可能导致模型训练出现偏差，影响研究结果的可靠性。另一方面，科研人员需要具备跨学科的知识背景，包括计算机科学、统计学和生物医学。这对传统医学教育提出了新的要求，一定程度上加剧了“数据科学家”与“医学专家”之间的知识鸿沟。此外，医学数据的共享对于人工智能模型的训练至关重要，但如何在保护患者隐私的同时实现数据的开放共享，是一个需要深思的问题。