一度是個高不可攀的胡想。都是當前限制人工智能驅動的科學研究深切成長的瓶頸。針對多學科交叉人才欠缺這一問題，高質量科學數據缺乏、算法可注釋性不腳等，便處理了這個已經攪擾全球科學家數十年的難題，我們正在新一輪科研范式變化中搶占先機。強化跨范疇、跨部分協同攻關，當然，我們需要正在深刻把握人工智能成長趨向和紀律的根本上，讓人工智能實正成為科學家們的超等幫手，

　　按照已知的氨基酸序列預測卵白質三維布局，幫力提拔科研效率和立異潛能。對此，這是精確把握科技成長大勢做出的主要計謀擺設，當務之急是加速構開國家級數據平臺和算力收集，面臨新形勢新挑和，然而，明白提出加速實施“人工智能+”科學手藝步履。相關部分也要對準問題癥結，加強統策劃劃。科學研究正邁向“人工智能+科學”的新范式。針對我國用于AI鍛煉的數據質量良莠不齊、依賴國外數據庫資本、數據尺度分歧一等問題。