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一个明显的信号是，人工智能正距离我们越来越近。

先来看一组数字，2018年，全球人工智能市场**2700亿元，其中中国超过360亿元，相比2015年的203亿元复合增长率为21%。飞速上扬的曲线背后是科技发展的日新月异，于互联网下半场，AI已经成为很多公司、企业面向未来的底气。

与之对应的是另外一组数字，据We Are Social公司统计，全球独立移动设备用户渗透率超过了总人口的65％，活跃互联网用户**了40亿人，接入互联网的活跃移动设备超过了50亿台。根据IDC预测，2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量。

这是一组每天都处于千万亿次增长的数据曲线。

人工智能，算法是发动机，数据是燃料。对于大部分公司的AI业务来说，获取海量而优质的标注数据是进行人工智能的先决条件。算法模型是计算机基于大规模的训练数据集，归纳出的识别逻辑，以实现精准的物体和场景识别。可以说，实现机器精准识别的重要一步，就是获取海量而优质的标注数据。

“人工智能的背后是有数据、算法和算力来支撑，它其实是一种相互促进，并且也相互制约的关系。没有数据，再多的算力和模型上的投入，也不能让AI实现落地。”云测数据总经理贾宇航表示。

诚然如此。人工智能更可以看成是一项庞大的建筑工程，算法为建筑框架，算力为构筑手段，而数据则是最为重要的建筑原料。

这更像是一种唇齿相依的关系，你中有我，我中有你。

但事实却是，算力和算法更多的被人们提及，处于资本和媒体的曝光灯下，但数据却保持着“悄然无声”的态势。

“但在现阶段工业界的AI应用研发，标数据是一定跳不过去的，可能10年之内都要依赖于标数据。”一个业内人士告诉产业家。

就当下而言，从最基本的构建模式来看，数据是人工智能的原料；但如果将数据与人工智能技术的整体发展相比，如今数据的采集和标注方式却是后者发展的“木桶短板”。

可以预测，“无数据，不AI”将会一直是常态。
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资讯来源：汕头罗克自动化  

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