影响AI未来发展原因有哪些

 

从发展意义来看，人工智能（AI）在不断的进步，并且随着这种进步势必会改变一大批产业的形态。此外，从另一方面看，人工智能技术的背后有三大支柱：算法、算力和数据，这三者相辅相成、相互制约，但其中数据是核心要义，只要有了大量优质精准的数据，再加上算法实现高效的机器运算、算力的推动，AI才能越走越远。

 

“没有好的数据，人工智能将没有未来”已经成为业界共识。

 

值得一提的是，这里有两个重要的点需要区分：一个是数据，另一个是好的数据：“高质、精准、安全”。

 

云测数据贾宇航表示：“首先数据是人工智能底层逻辑中不可或缺的支撑要素，因为人工智能的本质就像人类要不断的通过训练来获取技能一样，AI的根基就是训练，需要经过大量数据进行训练，神经网络才能总结出规律，进而熟能生巧的应用到新样本上”。

 

也就是说，数据是最基本的燃料，没有燃料，AI这艘火箭是不可能直冲云霄，而商业落地更是遥不可及的梦。从自动驾驶到AI聊天、服务机器人，从人脸识别到各类AI边缘落地化产品，数据是真正的“幕后英雄”，无“数据”不“AI”。

 

其次，要想经算法训练后获得的模型更加智能，仅“数据”远远不够的，这背后更多的是对数据的“高质、精准、安全”的要求。

 

例如在训练的过程中，高质精准的数据扮演着“教科书”级别的重要角色。如果仅需要识别勺子，但在训练数据中勺子总和碗、筷子一起出现，那么AI系统可能会误入歧途，进入一种“瞎猜”的状态而产生混乱和误差，结果很可能会将碗或筷子识别成勺子。所以对于人工智能来说，虽然大量的训练数据固然很重要，但更重要的是数据的“高质精准”。

 

再从另一方面看“高质精准的数据”对算法模型来讲究竟有多重要？

 

现在人工智能处在产业落地前夕，可以说AI产品的精准数据训练直接影响落地产品的良品率；举个不恰当的例子，如果自动驾驶系统的训练数据的缺乏或不精准，则很可能在行驶过程中由于未正确识别物体数据直接导致人身伤亡，这些后果都是不堪设想的。

 

此外，数据标注的价值不仅体现在物体识别上。当下人工智能整个行业都在往多模态的方向发展，比如以智能驾驶为例，基于传统的车外环境感知系统一般都采用摄像头做设计，以至于存在着测距效果差等缺陷，现在引入激光雷达后，在数据的提升上对应是既有图像又有3D点云的三维数据的耦合。

 

随着人工智能逐渐从学术走向产品化、落地化、市场化，企业对于场景数据的要求也越来越多维，所以引入更多维度的数据去完善AI产品落地前的模型，也是当下行业发展的趋势。