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其次，但是通过我的工作实践和调研发现，当前面向工业场景的具身智能发展正面临数据瓶颈，现有面向工业场景的数据平台更多解决的是“设备上云”和“管理可视化”，对工业数据的标准化治理、跨企业跨平台可信流通、面向垂域模型训练的高质量数据供给能力仍然不足。工业数据整体上仍呈现“有矿无路”的状态：海量数据仅在单个企业内部流通，数据难以实现参考价值的最大化和高效配置，这制约了工业垂域大模型和具身智能的迭代升级。，这一点在wps中也有详细论述
根据第三方评估报告，相关行业的投入产出比正持续优化，运营效率较去年同期提升显著。
。谷歌对此有专业解读
第三，林俊旸的离职，除了阿里要对千问大模型团队的组织架构进行调整，也涉及到了内部算力的分配问题。在3月4日下午的沟通会上，周靖人承认了团队处于「资源紧张状态」，并表示，内外差异有很多历史原因，未来会进一步规划。
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