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长期以来，科学家在研究这个问题时，会在小鼠、鸡等模式动物上进行实验。一系列肢体形成的基本问题，如近远轴的几个关键决定基因、前后轴的基本细胞定位和信号通路等已经得到初步阐释。然而，囿于技术和伦理限制，人类肢体发育详细的细胞演变路径、决定细胞命运的关键基因与疾病的联系等尚未研究。更重要的是，模式动物中发现的肢体形成机制与人类有多大的相似性，以及有多大程度可以用于人类再生医学实践亦长期存疑。
中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉是《行动计划》的起草人之一。他近日撰文对“互联网+”和“数据要素×”之间的关系进行了阐释，指出互联网和数据是数字技术的统一体，前者是“露出水面的冰山”而后者是“深藏在水下的主体”，实施多年的“互联网+”行动为采取“数据要素×”行动奠定了坚实基础，“数据要素×”是“互联网+”的升级和升华，二者本质上都是数字技术与经济社会的深度融合、双向赋能。
虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。
“在核心领域中国零部件的企业会更多。跨国主机厂对于中国供应链需求更强，会给予更多成长的机会。这种趋势比较明确，零部件不强很难说汽车工业强。”张祖秋表示，新能源汽车的发展给予了中国零部件公司机会，产业链有很多中国公司在参与，竞争很激烈，最终胜出的一定是走到全球前面，但决不能认为取代传统海外巨头就是时间问题，博世、大陆等海外供应商仍有着深厚的技术储备，有很多前瞻的研发，这些都不容小觑，如今海外供应商也开始加速本地化进程，这个时候就需要看这个本地化能达到什么样的程度。