AI巨幕之下，數(shù)據(jù)不只折疊

原標題：AI巨幕之下，數(shù)據(jù)不只折疊

在人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈中有一個有趣的說法叫“數(shù)據(jù)折疊”，說的是訓練算法需要大量數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)標注就成了一項需求極大的工作，而且又沒有什么門檻，于是和充滿創(chuàng)造性、高凈值的AI算法研究不同，數(shù)據(jù)的標注、清洗、處理等低技術(shù)含量的工作被視作新時代的“廉價勞動”，于是在AI的光環(huán)之外，這些做數(shù)據(jù)標注的普通人被折疊起來。

這個說法其實表達了近年來的一種取向，從大數(shù)據(jù)熱發(fā)展到AI熱，很多人開始忽略了數(shù)據(jù)本身的價值，而將其看做一個創(chuàng)新含量低的產(chǎn)業(yè)，認為數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)只服從于AI算法，是其附屬品。

而在我們看來，這種看法是完全錯誤的。AI算法與數(shù)據(jù)應(yīng)用更多是相輔相成的互相作用，在今天與AI技術(shù)相結(jié)合，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新相比以往只多不少。在最近的2018烏鎮(zhèn)世界互聯(lián)網(wǎng)大會上，我們一直關(guān)注的眾盟數(shù)據(jù)就登場發(fā)言，提出了用智能商業(yè)解決方案協(xié)助數(shù)字世界的建設(shè)。

今天我們就可以以眾盟數(shù)據(jù)為例，探討在AI時代的大命題下，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)面臨著怎樣的機會。

數(shù)據(jù)的折疊決定了AI精度，技術(shù)的創(chuàng)新則影響AI在哪

我們知道之所以會有“數(shù)據(jù)折疊”這一說法，是因為大多數(shù)AI算法模型無限追求精準，所以會利用某一領(lǐng)域的大量重復數(shù)據(jù)反復訓練模型，去追求百分之零點零幾的識別度提高。這就好比做一個識別狗品種的算法，為了讓AI分清柴犬和秋田，不斷為兩種狗的圖片進行人工標注，把希望寄托于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑箱。

這樣按照算法需要去處理數(shù)據(jù)，的確在技術(shù)含量上十分有限。但我們可以發(fā)現(xiàn)一個問題——算法和數(shù)據(jù)之間，和“雞生蛋與蛋生雞”的邏輯怪圈有些相同之處。AI算法促進了數(shù)據(jù)處理的需求，可也只有在某一領(lǐng)域擁有了足夠的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化基礎(chǔ)后，才能讓算法有用武之地。

例如前文提到的眾盟數(shù)據(jù)，其特點就是對于線下數(shù)據(jù)的專注和應(yīng)用創(chuàng)新，借以推動商業(yè)智能進入更多線下產(chǎn)業(yè)，進而優(yōu)化效率。而AI恰恰是一項注重融合而非顛覆的產(chǎn)業(yè)，在今年，AI進入線下場景、與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相融合成了一個重要命題，這與眾盟數(shù)據(jù)這些一直專注于線下場景的企業(yè)本身的目標是一致的。更重要的是，誕生于實驗室和科技企業(yè)中的AI算法要是想在線下場景高效運轉(zhuǎn)，就更需要這些企業(yè)有線下數(shù)據(jù)的累積和實體商業(yè)智能化的經(jīng)驗。

在今年的云棲大會上眾盟數(shù)據(jù)曾經(jīng)展示過新零售智能商業(yè)解決方案，以智能硬件為入口幫助企業(yè)利用自己的線下數(shù)據(jù)資產(chǎn)，通過線上線下消費行為數(shù)據(jù)的結(jié)合，來推動商業(yè)更加智能化，如智慧運營、AI營銷等。讓實體產(chǎn)業(yè)的流量和經(jīng)營價值得以量化，把以往只適用于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和虛擬經(jīng)濟的技術(shù)方法論也賦能給實體產(chǎn)業(yè)，這正是通過技術(shù)創(chuàng)新幫助AI進入實體產(chǎn)業(yè)的最好方式。

如果一味只看到AI當下的需要，就只能做被折疊起來的數(shù)據(jù)標注工，幫助AI提升0.0001%的準確率，但如果能押注未來的產(chǎn)業(yè)發(fā)展并進行創(chuàng)新，就能像眾盟數(shù)據(jù)這樣，影響AI可以在哪兒生長。

讓AI進入細節(jié)，誰在做巨頭們來不及做的事？

科技巨頭爭相擴展AI版圖已經(jīng)是不爭的事實，在他們的生態(tài)版圖中，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)往往是“被支配”的下游產(chǎn)業(yè)（這也成了數(shù)據(jù)折疊的又一個論據(jù)），而從線上的內(nèi)容、電商、社交，到線下的零售、工業(yè)、城市……無一不被他們列入AI賦能的規(guī)劃之中。

不過其中的問題在于，巨頭們出于戰(zhàn)略考慮，通常會將更多的精力投入到大企業(yè)或者說大場景之中。而那些中型企業(yè)包括小型企業(yè)，同樣有著強烈的技術(shù)升級需求，可巨頭們卻對于他們的需求沒有足夠深入的理解，也沒有足夠的人力去了解他們的需求。就像家樂福、永輝這樣的零售巨頭，其AI化進展一定有很多科技企業(yè)關(guān)注，可那些地方性的連鎖超市，卻很難得到科技巨頭的關(guān)注。硅谷一直在呼吁AI民主化，也是在鼓勵讓不同規(guī)模的企業(yè)都能夠獲得同等的技術(shù)升級機會。

眾盟數(shù)據(jù)聯(lián)合創(chuàng)始人&COO楊海玲在烏鎮(zhèn)世界互聯(lián)網(wǎng)大會上也提到了這樣一種現(xiàn)象，其實每一家服務(wù)于線下的企業(yè)、門店都有源源不斷的數(shù)據(jù)，但是企業(yè)缺乏技術(shù)和工具來應(yīng)用這些數(shù)據(jù)，對于自己的用戶知之甚少。

這時眾盟數(shù)據(jù)這種一直服務(wù)于線下場景，自身又有足夠AI能力的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，就承擔起了重要的作用。這一類企業(yè)本身就維系著傳統(tǒng)企業(yè)、線下軟硬件創(chuàng)新和資本流動的小生態(tài)，如今更可以借此引導AI技術(shù)流入線下產(chǎn)業(yè)的細節(jié)部分。例如眾盟數(shù)據(jù)推出的數(shù)據(jù)AI化功能，就可以幫助不同規(guī)模的線下企業(yè)應(yīng)用上智慧運營、AI營銷等功能模塊，這些AI技術(shù)本身就來源于眾盟數(shù)據(jù)多年來對線下場景和傳統(tǒng)企業(yè)賦能的累積，現(xiàn)如今自然可以更好地為他們提供AI服務(wù)。

數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵時刻，怎樣找到開啟數(shù)字世界的關(guān)鍵鑰匙

如今的數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，其實正處在一個微妙的時間點上。

首先，數(shù)字世界的打造在即，AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展急需在線下場景中尋找到落腳點。當我們把AI技術(shù)看做新時代的“水電煤”時，就已經(jīng)認定了這項技術(shù)不可能僅僅應(yīng)用于線上場景。但線下世界是混亂而無序的，對于更加適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的AI技術(shù)來說，單憑自己的力量去開墾線下場景，無異于是一項不切實際的工作。

同時我們也發(fā)現(xiàn)，實體經(jīng)濟對新技術(shù)翹首以盼，非常期待接入AI的力量。通過長時間對實體企業(yè)和傳統(tǒng)企業(yè)的接觸，我們能明顯感受到他們的“技術(shù)恐慌”，經(jīng)歷過互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的融合發(fā)展，大多數(shù)實體企業(yè)已經(jīng)看到了技術(shù)如何在經(jīng)濟體之間拉開距離。對于他們來說，AI是一個絕好的機會。

而數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，本該作為兩者的連接者，如今卻又被分割在外獨立存在。有些數(shù)據(jù)企業(yè)被默默折疊，成為AI技術(shù)的下游工廠。而有些數(shù)據(jù)企業(yè)卻只能服務(wù)線下，不具備技術(shù)上的創(chuàng)新能力。

眾盟數(shù)據(jù)如今把握的機會，就是站在交點中間，對于三者的捏合。向上融合更多AI技術(shù)能力，向下感知線下企業(yè)的切實需求，核心部分則是豐富的數(shù)據(jù)應(yīng)用累積。

也就是說，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)面臨的是一副難得的“三花聚頂”，能否打出這手好牌，就看誰能真正把握技術(shù)、感知需求并且勇于創(chuàng)新。

我們相信AI時代的大幕之下，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)絕不僅僅只有折疊一種形態(tài)，相反則是打造數(shù)字世界的關(guān)鍵角色。而對于新技術(shù)的挖掘與創(chuàng)新，則有著亙古不變的主角光環(huán)。

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