浅谈人工智能三要素，关键是数据优势

科技行业发展滚滚向前，不过一直以来，中国科技行业都是一个追随者，可以说在PC时代我们是一个完全的学习者，而在互联网时代，我们的网络应用和服务开始能够和海外巨头并驾齐驱，而到了移动互联网时代，开始呈现领先全球的态势，中国移动互联网发展的进程远超西方发达国家，很多人都觉得中国人太依赖手机了。不过想要领先世界，那么机会真正出现在人工智能领域，AI改变世界已经是一个不争的趋势，而在这个领域，中国科技界正在凝聚一股强大的力量。

AI三要素和人工智能五小强

在互联网乃至移动互联网时代，大家突然发现中国赖以成功的人口红利优势依然存在，不断增加的互联网用户带来了非常好的发展基础。即便是在最近两年，下沉市场还带动了拼多多这样的企业诞生，可以说，市场规模依然是科技界的最大优势。不过让人感到欣慰的是，这种优势还将继续起作用，到了人工智能时代，依旧是中国科技行业能够实现弯道超车的基础。因为大量的人口红利、多样且丰富的使用场景、对新技术的接受程度等等因素叠加，产生了大量的可在AI场景中数据，这种数据样本从规模到价值都非常宏大。对人工智能三要素来说，这也是其为关键的数据优势。

AI三要素是指算法、算力和数据，用简单的话讲，算法可以说是计算的方法，好的算法效率高，准确率高，而算力则是硬件能力，在量子计算机诞生之前，在算力方面，不会产生什么跨时代的差距，目前努力的方向也是芯片产品的小微化，能够让更多的智能设备具有运算能力。而5G的发展将会带来一个非常巨大的变革就是设备可以共享云端算力，这会大大增强智能设备的算力，这也是为什么我们会说5G时代才是真正的万物互联的原因。而数据这个层面，那就非常简单了，是AI学习的基础，就好像是你读的书，简单的可以说，你读的书越多，你也就越聪明越有智慧。而在这个层面，各大科技公司开始出现了一些差距。

目前中国在AI数据方面还是具有显著优势的，硅谷的人工智能公司大部分都只能在算法上想办法。而中国市场的数据规模更为庞大，更多的公司可以提供这些数据来供人工智能公司进行学习，由此产生了一个非常好的人工智能生态，而一旦这个生态达到临界爆发，人工智能的自学习能力达到一定的程度，那么就会产生一个代际的差距，就好像大学生和小学生一样。而目前中国在人工智能领域有五家公司被业界称为“五小强”，算法层有商汤、旷视，AI数据领域有云测数据，硬件方面有涂鸦智能、地平线，这些公司虽然不是BAT级的巨头公司，但是在人工智能领域都有着自己专业的深耕和成果，可以说是中国人工智能领域弯道超车的中坚力量。

AI领域的数据英雄

在人工智能“五小强”中都是人工智能领域的头部企业，商汤、旷视经常在视觉和识别等方面一骑绝尘，而涂鸦和地平线，支撑了目前大量的智能产品进入全球千家万户，而云测数据用高质量的AI数据撑起了人工智能的一片天，曾被媒体称为“AI领域的数据英雄”。简单说，云测数据就像是生产行业燃料的企业，帮助算法公司去把数据进行标记，从而实现更好的学习效果，而这个工作可以说是非常庞大和繁琐，但确实又非常重要。不然再好再多的数据，也没有办法实现他们的核心价值。

比如人工智能领域有一个有趣的话题，人脸识别的准确率对于有色人种随着肤色的加深会大大下降，这里有一个很重要的原因就是训练数据的不足。如果想要训练一个低精度的人脸识别比如性别识别，那么随便标注性别人像的数据就可以了，但如果要精准识别一个人，就要有不同维度的被标注好的数据。由此也就诞生了定制化的AI数据服务，还原或搭建真实使用场景中所需要的环境，采集好定制化的场景数据并经过精准标注后，用这些高质量数据去训练算法模型，才能使其具有越来越智能。

这种定制化的数据服务能力的要求很高，必须具备对场景深度的还原能力、作业协同化能力、专业化能力这三种能力，首先保证对用户的需求进行精准的拆解、理解甚至预判，其次设立专业规范的协作流程，最后有足够专业的人士能够保证数据标注的质量。比如说，在医疗领域做X光片病理诊断中，标注人员需要非常专业，甚至是副主任医师专业以上的级别，才能对病理的片子进行正确的数据标注与解读。类似的情况也出现在教育、法律、智能驾驶等多个领域。

而云测数据正是这个领域的头部企业，他们通过自建数据标注基地和场景实验室的方式，打造专业的定制化采集和高质量的标注队伍，帮助人工智能企业获取更多优质的特定场景数据，持续为AI训练、优化提供安全可靠、精准高质的数据服务。现在已经覆盖了智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等诸多领域的定制化的数据采集、数据标注服务，实现了语音、图像、文本、视频的全领域覆盖，全方位支持各类型数据的处理。可以说是成为了人工智能领域的数据基础服务提供者。目前已经拥有了行业内最大规模的专业数据服务全职人员，成功为上百家企业提供了AI数据服务。

数据优势是核心优势

目前在算法和算力方面，其实并没有什么代际差距，所以人工智能竞争的关键核心，还是在数据本身，这是行业的源头活水，也是发展的关键。不过对于人工智能公司来说，选择第三方的数据标准公司已经是当下最优的选择，这里面存在人员成本、专业程度以及效率质量等多方面问题，可以说越专业的数据公司就有着越高的数据标记能力，更有着丰富的数据标记经验和对客户训练需求的深刻理解。这对于云测数据来说，其实是一个很好的机会，而随着行业规模的不断扩大，其领军和带头作用也越发明显，而其在隐私保护、数据安全等方面的高标准，也逐渐成为行业的标杆。所以云测数据也开始越来越多地出现在大众视野之中，从相当程度上推动了AI 数据行业的规范化发展。

不过总体来看，整个数据领域的水平还有待发展，还有大量良莠不齐的外包团队，进行一些游击战式的数据标注服务，但随着企业对数据标准要求的提升，数据标注向着更专业的方向发展是大势所趋，因为这样才能建立真正的人工智能壁垒，毕竟最好的建筑材料才能建设起最坚固的房子。云测数据总经理曾说过，“以人脸识别为例，以前的需求是拉框、标注五官，现在需要标注几百个点，精确到3-5像素以内。而诸如智能驾驶领域的3D点云标注、和家居、金融等领域涉及的NLP标注等，对数据标注的整体能力也有更高的要求”这种级别的数据服务，门槛还是相当高的。

其实从社会发展来看，倒也有很多相似之处，之前我们追求经济发展的速度，现在则追求经济发展的质量，只有速度没有质量，最后还是沙上建塔，经不起风浪的冲刷。而中国人工智能行业如果想要真正实现弯道超车和逆袭，对数据标注方面的专业度提升和投入，还是要加大关注。而云测数据这样的专业机构，也会迎来更大的发展空间。