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进一步分析发现，第二道更深的沟，是从数据拥有跨到数据可用。很多地方自认为数据资源丰富，但落地时才发现，“多”并不等于“好”，更不等于“能用好用”。口径不一、字段不齐、历史数据断档、实时数据接不进来、权限审批层层叠叠、开放共享责任模糊……这些环节只要存在短板，模型就难以真正走出试验阶段。问题往往不在算法本身，而在数据治理的规范程度、共享机制的通畅程度以及责任边界的清晰程度。人工智能局即便设立，如果不能在这些基础制度上形成稳定安排，再先进的模型也很难转化为持续运行的能力。，详情可参考超级权重
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面对Don't Die带来的机遇与挑战，业内专家普遍建议采取审慎而积极的应对策略。本文的分析仅供参考，具体决策请结合实际情况进行综合判断。