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“这样下去不是办法，数据是AI模型的基础，如果数据无法统一、无法融合，后续的模型训练就无从谈起。”战略决策组负责人张明焦急地说道。他带领团队连续奋战了三天三夜，尝试了多种数据清洗和整合方案，但效果都不理想。

陈铭得知情况后，立刻赶到战略决策组的办公区域。他仔细查看了团队整理的数据样本和整合方案，沉思了片刻说道：“我们不能被动地对现有数据进行清洗整合，这样效率太低，而且容易出现数据失真。我们需要构建一套统一的数据采集和标注标准，从源头解决数据不统一的问题。”

“可是，各军种、各部门的数据采集设备和流程都已经固定，要统一标准，难度太大了。”张明皱着眉说道。

“难度再大也要做。”陈铭语气坚定，“我会亲自对接军方联合工作组，协调各军种、各部门，推动建立统一的数据采集和标注标准。同时，我们研发一套自适应的数据转换引擎，能够自动识别不同格式的数据，并将其转换为统一的标准格式，最大限度地兼容现有数据。”

随后，陈铭立刻联系了军方联合工作组的负责人。双方经过多次深入沟通和协商，最终达成了共识。军方牵头，组织各军种、各部门召开数据标准研讨会，明确了统一的数据采集指标、格式要求和标注规范。浩宇工业则负责研发自适应数据转换引擎，确保现有数据能够顺利接入新的标准体系。

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