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　　　　船体焊接有着严苛的工艺标准，每次焊接需要在距坡口50毫米处画一条检查线，用以测量各项数据，保障产品精准度。以前都是两个人同时作业，纯手工划线，耗时耗力，产品结构特殊还很容易画偏。后来刘星彤和团队研究了一款多功能自动划线工装，两个夹具一夹，一个人就可以操作，不到1分钟就能画好线，极大提升了工作效率。

通过5G-A技术可以在通话中生成“数字人”虚拟形象，实现多语种实时翻译；随手一涂，人工智能绘图就能实时渲染出梦幻绚丽的图画；将双手的食指和中指放在传感器上，只需5秒，就能生成一条专属于观众的心跳波形图，不同颜色代表着不同的心理状态……在论坛会场大连国际会议中心一楼，多项人工智能技术相关的互动展示让人不禁感叹：未来已来。

　　　　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。