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一個明顯的信號是，人工智能正距離我們越來越近。

先來看一組數字，2018年，全球人工智能市場**2700億元，其中中國超過360億元，相比2015年的203億元復合增長率為21%。飛速上揚的曲線背后是科技發展的日新月異，于互聯網下半場，AI已經成為很多公司、企業面向未來的底氣。

與之對應的是另外一組數字，據We Are Social公司統計，全球獨立移動設備用戶滲透率超過了總人口的65％，活躍互聯網用戶**了40億人，接入互聯網的活躍移動設備超過了50億臺。根據IDC預測，2020年，全球將總共擁有35ZB的數據量。

這是一組每天都處于千萬億次增長的數據曲線。

人工智能，算法是發動機，數據是燃料。對于大部分公司的AI業務來說，獲取海量而優質的標注數據是進行人工智能的先決條件。算法模型是計算機基于大規模的訓練數據集，歸納出的識別邏輯，以實現精準的物體和場景識別。可以說，實現機器精準識別的重要一步，就是獲取海量而優質的標注數據。

“人工智能的背后是有數據、算法和算力來支撐，它其實是一種相互促進，并且也相互制約的關系。沒有數據，再多的算力和模型上的投入，也不能讓AI實現落地。”云測數據總經理賈宇航表示。

誠然如此。人工智能更可以看成是一項龐大的建筑工程，算法為建筑框架，算力為構筑手段，而數據則是最為重要的建筑原料。

這更像是一種唇齒相依的關系，你中有我，我中有你。

但事實卻是，算力和算法更多的被人們提及，處于資本和媒體的曝光燈下，但數據卻保持著“悄然無聲”的態勢。

“但在現階段工業界的AI應用研發，標數據是一定跳不過去的，可能10年之內都要依賴于標數據。”一個業內人士告訴產業家。

就當下而言，從最基本的構建模式來看，數據是人工智能的原料；但如果將數據與人工智能技術的整體發展相比，如今數據的采集和標注方式卻是后者發展的“木桶短板”。

可以預測，“無數據，不AI”將會一直是常態。
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資訊來源：汕頭羅克自動化