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然而，车规级芯粒系统在早期发展阶段不会一帆风顺，还面临诸多挑战。刘波指出，首先是安全问题，芯粒系统由多个芯片构成，在芯片之间互联过程中，需要关注某个芯片失效或某个连接失效，会对整体系统功能及安全性产生影响，由于汽车运行工况较差，发生失效的风险将大幅上升，这是车规芯粒系统发展要解决的首要问题。其次是成本问题，目前在整体汽车市场竞争加剧环境下，汽车厂商对成本敏感度大幅提升，因此在芯粒系统早期发展过程中，存在成本较高的问题，车企需要平衡目前市场竞争情况下的短期成本控制与长期采用芯粒新系统的技术趋势。最后是总需求问题，相对于消费电子产品数以亿计的销量来讲，整车未来采用车规级芯粒系统芯片的规模还有待进一步确认。这可能影响企业外部的市场投资和企业内部的研发投入，从而制约车规级芯粒系统芯片的进一步推广。
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虽然现有的治疗指南为医生提供了临床决策支持，但通常只有大约50%的患者符合治疗指南的条件。根据患者病情分析哪些疗法有望取得最好效果，是一个非常复杂的过程，往往需要综合各个医学领域的知识，包括病理学、分子病理学、肿瘤学、人类遗传学和生物信息学等，而这恰恰是AI工具可发挥作用的地方。AI工具可汇集大量癌症患者的日常治疗数据，并使用系统研究方法对其进行评估。
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