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香港岭大数据科学学院署理院长、协理副校长（策略型研究）及计算智能学讲座教授邝得互介绍学院理念时强调，学院的愿景是成为亚洲领先的数据创新基地，培育具备品德、慎思明辨及思维策略技巧的顶尖数据科学家。学院同时着重提供高质量的跨学科学习和培训、研究及产业合作，课程全面涵盖基本原理、程式编写、统计和机器学习等技能。课程设计亦满足市场需求，让学生获得跨学科的实践经验，通过进行研究项目，将技能应用于现实世界，以及与企业合作提供实习和建立人际网络的机会。此外，学院致力于促进跨学科研究项目的合作，应用数据科学、分析、机器学习和人工智能等专业知识，解决社会各领域面对的重大问题。
一是不利于世界贸易增长和经济恢复。国际货币基金组织(IMF)预测今年世界经济将增长3.2%，明显低于2000-2019年平均3.8%的水平；近期世贸组织(WTO)将今年全球贸易量增速预测从3.3%调降至2.6%。在此背景下，以“产能过剩”为借口将经贸问题泛政治化、泛安全化，既无助于解决其自身产业发展面临的问题，也将进一步拖累全球贸易增长和世界经济恢复。特别是会严重扰乱全球新能源产业链供应链稳定运行，给世界经济大循环设置“梗阻”、“堵点”、“断点”，影响经济运行效率，甚至诱发各类潜在风险。
孙东表示，在数码时代下，与数据相关的知识是不可或缺的，对具备此类知识的人才需求也大幅增长。香港岭大提供多个聚焦数据科学与人工智能的课程，有助于扩大本地创新科技领域的人才库，为经济增长注入新动力。“随着数据科学学院的成立，我深信岭南大学将在香港高等教育界中成为下一波数码变革的领航者。”
客观地说，中国在新能源领域的快速发展，得益于超大规模市场优势、完备的产业链和供应链，也得益于持续的自主创新和充分的市场竞争。以新能源汽车产业为例，中国拥有从材料研发、工程设计到制造管理、总装集成的新能源全产业链，众多本土新能源汽车企业通过充分的市场竞争，不断促进技术迭代、降本增效，大大增强了国际竞争力。还是数据为证：2020年，中国新能源汽车出口量仅为不到7万辆，到2023年，这个数字达到120.3万辆，创下历史新高。