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清华大学汽车系张抗抗博士分析，头部车企敢于提出“智驾平权”的底气在于，中国智能驾驶产业链和人才供给已经相当成熟。2021年前后，智驾并非车企舍得投入就能出成果的，需要行业顶尖人才和精巧的组织管理才能出成果，堪称“天才的游戏”。而时至今日，随着人工智能技术的快速发展，智驾产业链日渐成熟，大量人才被培养出来，系统成本迅速降低，智驾系统变成像发动机一样，只要组织管理得当、与供应商紧密配合，花钱就可以购买的游戏。

　　　　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。