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对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”，中国科学院院士、复旦大学校长金力表示，传统的科研范式经历了4个阶段演化：从通过实验描述自然现象的“实验范式”，到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”，再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”，再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天，随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂，科学研究的第五范式应运而生，就是在“数据范式”基础上，引入了智能技术，强调人的决策机制与数据分析的融合，将数据科学和计算智能有效地结合起来，利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律，以解决各种科研问题，从而推动科学发现和创新，这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。
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。
纵观《行动计划》所列的“数据要素×”12个重点领域，基本覆盖了一、二、三产业的各行业及重点细分领域，涉及千行百业。比如，在工业制造领域，《行动计划》要求，支持工业制造类企业融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式，提升企业创新能力。比如，在现代农业领域，《行动计划》提出，支持相关方面融合利用遥感、气象、土壤、农事作业、灾害、农作物病虫害、动物疫病、市场等数据，加快打造以数据和模型为支撑的农业生产数智化场景，实现精准种植、精准养殖、精准捕捞等智慧农业作业方式。
回忆起五年前的改造，施木林说，那些设计师的想法很好，参照了很多国外市场的经验，只是有的也不太切合实际，太超前。很多让人眼前一亮的设计后来陆续又改了回来。比如有的台子设计得过高，不适合我国消费者身高；给猪肉摊设计的全封闭玻璃罩也拆了，因为消费者习惯看得见摸得着的肉；还有的水产装置造型很美但费电；而为了营造像小酒吧一样的浪漫情调，水果店的灯光起初设计得过暗，后面都加装了射灯，为让水果看起来更鲜艳可口。