高质量数据的基石力量

    现阶段，中国人工智能在底层基础支撑、中间技术创新、顶层应用之间正在形成完整的生态链。有媒体总结，目前中国在 AI 领域有五家公司被称为“人工智能五强”。

    那么，为何高质量数据对于要在数字技术领域取得成功如此重要？关键是这些技术无法创造任何新知识。这类技术基于您提供的信息来进行学习和开发。所有输出均与输入的质量（即，您的数据）有关。因此，如果您输入的数据不完整、非结构化或不相关，则输出的内容质量将大打折扣，如果您过分依赖于这类输出内容，则可能导致组织遭受巨大风险，影响组织取得成功，甚至危害安全。

精准、高质是数据核心需求

    AI数据作为人工智能领域的基础设施，直接掣肘着AI技术应用落地的效能。对于应用人工智能来说，高质量的场景数据是落地的核心存在。

安全与隐私 头部玩家们怎么做?

    说到数据，必绕不开的难题和争议便是数据的隐私保护等。有预测显示，到2020年，数万亿的物品将实现互联，每天将有500亿部机器进行数据交互，海量信息以及数据的安全问题将成为巨大的挑战。当前数据使用主要面临三大挑战：一是技术挑战，包括需要解决数据 承载平台问题、算法问题、算力问题，二是数据治理的挑战，三是合规性的挑战。数据的合规性和监管已经成为重中之重。那么数据标注领域们的头部玩家们如何在这些数据之争中实现技术和安全的平衡对整个行业的发展都会带来深刻的影响。

    经历了从量到质的改变,数据已成为引领人工智能发展的重要战略窗口。随着AI与各个产业结合得愈加紧密,在巨大的AI应用落地的需求下，高精度、高质量以及更多维度的数据将成为AI业务竞争的关键。