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数据驱动的Momenta飞轮也已经迭代至第五代，自动化率从第一代的50%提升到第五代的超过99%。这意味着每新增100个驾驶问题，其中的99个都可以通过数据驱动自动化解决，无需人的参与。除了实现百分百的数据驱动和算法自动化迭代，Momenta已经拥有亿级优势数据的积累。预计到2027年，Momenta的数据积累将突破1000亿公里，解决自动驾驶的终极长尾问题。
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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。
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