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“2019年前后，有一家初创中国车企来找我们公司商谈采购空气悬架，当时公司在海外有相应的产品和技术，但成本较高，对这家车企的回应也不是很积极；这后来这家中国车企选择了一家中国本土供应商。近期，老东家在国内建设了新的产线，进行空气悬架的国产化生产，但市场已经被中国供应链公司占领，在产量规模较低的情况下，产品并不具备成本优势。”一家国际知名Tier 1供应商的采购经理告诉记者。
二是，完善好新一代信息技术建设布局。加快实施5G、光纤网络、人工智能、大数据、云计算、通信卫星等国家新一代信息基础设施建设工程，加快空天地一体化进程；将新型基础设施纳入城乡建设规划，深入推进“宽带中国”战略，加快提升乡村及偏远地区高速宽带网络覆盖度，持续促进网络提速降费，加快弥合城乡“数字鸿沟”，为数字消费的普惠式发展奠定基础。
对科学研究“人工智能驱动范式”的前景，金力进行了乐观展望，认为这一范式是实现科技原始创新的利器，比如，在大数据支撑下，人工智能在生命科学领域可以高效、精准地预测蛋白质结构。无独有偶，在近日举行的一个论坛上，国家数据局局长刘烈宏在演讲中也举了这个例子。他说，长期以来，如何准确、快速确定蛋白质三维空间结构一直是一个难题，而基于海量、多元生物数据构建起的人工智能算法模型，能在几天甚至几分钟预测出以前要花费数十年才能得到的、具有高置信度的蛋白质结构，颠覆了生命科学领域的研究范式。
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)。