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现今科学研究中，尤其是材料科学、合成生物学、化学、天文学和地球科学等领域，科学数据呈现出爆炸式增长。为了从这些海量数据中挖掘出知识规律，传统方法（如计算机仿真和手动实验）常显得力不从心。例如，在2005至2015年间，基因组学的序列数据几乎每7个月就要翻一番。而在天文学中，自1990年起运行的哈勃太空望远镜每周能传回约20GB的原始数据。

　　　　刘晓杰指出，AI相关岗位的火热在去年招聘时就已经显现，人工智能相关专业学生的需求量能够看到明显的增长。但在传统制造业，人工智能技术的辐射升级过程会慢一些。“这方面的人才企业正在储备，专业需求在增长，但是不会迅速膨胀。”她预测，企业都面临着AI赋能下的产业升级、应用场景研发，未来几年，各行各业对于相关专业学生的需求都会有明显增加。