生物信息学家与AI科学家： 深入生命奥秘的“侦探”，负责处理和分析高通量的多组学数据，运用机器学习/AI算法从海量数据中挖掘新知识。 

过程数据科学家与合规专家： 细胞产品安全、有效、合规的基石，负责分析和优化生产工艺参数，构建过程控制模型。 

生物数据工程师： 数据基座的“搭建师”，负责搭建统一、高效、安全的数据平台，打通从研发到生产的全链条数据。 

临床数据科学家： 连接实验室研究与患者疗效的桥梁，负责设计临床试验的数据采集方案，分析疗效和安全性数据。 

数据孤岛林立，整合利用举步维艰。 各单位数据标准、格式和存储系统各异，形成坚实“壁垒”。 

合规压力与技术敏捷性的两难抉择。 GxP规范在保障安全的同时，使得IT系统变更和数据分析方法迭代流程冗长。 

“小数据、高维度”的分析困境。 样本量有限但特征变量极多，传统方法和模型易产生“过拟合”。 

复合型人才断层，沟通成本高昂。 生物学家与数据科学家之间存在“语言障碍”，弥合鸿沟的顶尖人才凤毛麟角。 

以“微专业”和“分层培养”精准对接人才缺口。 支持高校设立贴近产业需求的“微专业”，快速培养跨界人才。 

以“产教融合共同体”打破数据与人才壁垒。 打造产教联合体，使企业在保障数据安全的前提下，有限度共享数据用于学生实训。 

以“有组织科研”攻坚产业共性技术难题。 集中力量攻克细胞产业的“小数据、高维度”等分析困境。 

以“典型应用场景”加速技术落地与人才淬炼。 鼓励建设典型应用场景，支持企业开放真实场景作为创新试验场。