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人工智能的「底座」生意

2019-08-28 15:11:35   来源:投资家网专栏  作者:产业家 

摘要:“就企业来说,只是对于业务模式的选择不同而已,我们更看好现在这个精细化、场景化的方向。”

“就像一个大网吧。”徐铭告诉我们。


他说的是位于河南郏县的某数据?#34892;?#30340;办公室。在这里,几十排机器连在一起,伴随着机箱轰轰的散热声,人们正在进行着夏收之后的另外一项工作。


随后,这些人被轮流带进了临时搭的摄影棚里——一个光线昏暗、不到30平米的小房间,墙壁不?#20204;?#21018;被刷得雪白,里面摆着椅子、三脚架和灯光器材。


在相关人员的指引下,人们摆出不同的表情面向摄影机,每“咔”的一声都意味着他们能获得一个礼品或者金钱报酬。


除此之外,在不远处几台大风扇下,还有一些人在不断地用鼠标进行框选,标注。“工作蛮简单的,就是从这一堆图像里把汽车框出来。”张?#20154;怠?#19981;只是她,几十台台式电脑前还有不少像她一样的人,不大的房间里遍布着鼠标点击的?#26001;者鍘?#22768;,机械且杂乱。


拉框、辨识、数据采集……在这里,人工智能展露出了它最原始和最脆弱的一面,和那些动辄晦涩?#35759;?#30340;?#30333;?#21160;驾驶、语音交互、语义识别……?#36125;驶?#30456;比,这里的人工智能更为人性化,也更为平凡和普通。


这只是一个缩影。在星罗棋布的三四线城市里,有无数人从事着这项工作,尽管大部分人对“数据”这个概念模棱两可,但在他们看来,“人工智能一定能颠覆未来。”


这里是人工智能的起点,更是人工智能的最底层基座。



无数据,不AI


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,全球人工智能市场突破2700亿元,其中中国超过360亿元,相比2015年的203亿元复?#26174;?#38271;率为21%。飞速上扬的曲线背后是科技发展的日新?#20081;歟?#20110;互联网下半场,AI已经成为很多公司、企业面向未来的武器和底气。


与之对应的是另外一组数字,据We Are Social公?#23601;?#35745;,全球独立移动设备用户渗透率超过了总人口的65%,活跃互联网用户突破了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?#21482;?#22120;精准识别的重要一步,就是获取海量而优质的标注数据。


微信图片_20190828151230.jpg


“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?#23613;?/p>


?#20808;?#22914;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?#24515;恪?/p>


但事实却是,算力和算法更多的被人们提及,处于资本和?#25945;?#30340;曝光灯下,但数据却保持着“?#23068;?#26080;声”的态势。


?#26263;?#22312;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?#23478;?#20381;赖于标数据。”一个?#30340;?#20154;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?#28595;就?#30701;板”。


可以预测,“无数据,不AI”将会一直是常态。



数字的新「边界」


不能否认的是,这门生意正在进?#20581;?/p>


从粗放型到如今的精细化运作,数据的生意模式正在不断升级。身处这个赛道的玩家们,则是给它做了最佳注脚。


先看百度,据了解,其实早在2011年百度数据众包就以部门的形式成立,不仅为百度内部需求方如百度NLP、百度地图等提供AI数据采集和标注服务,同样将数据众包业务进行开放,根据?#31361;?#38656;求制定数据采集方案,量体裁衣,和传统的互联网数据训练相比更为细分,同时也更为专业。


处于同一身位还有云测数据。起家应用测试业务的云测数据本身就与数据采集有着浑然天成的亲?#25237;取?#25454;了解,云测数据有自建的数据标注基地以及定制化场景实验室,可以根据?#31361;?#38656;求提供更为定制化的场景数据采集服务。


除此之外,大洋彼岸的亚马逊?#25945;?#30340;Amazon Mechanical Turk同样值得一提,在亚马逊品牌的加持下,它靠为训练人工智能提供AI数据众包服务起家,但主要经营业务还是众包型业务,在精细化场景方面略逊一筹。


可以理解为,云测数据和百度众包?#25945;?#26356;可以看成是Amazon Mechanical Turk升级版,他们更精细,更趋向场景,同时也更加垂直。


数据采集的模式正在升级。一方面这和愈发加速的AI步伐相关,但更重要的是数据采集的赛道开始呈现出更为清晰的边界和梯?#21462;?/p>


微信图片_20190828151315.jpg


隐藏在新边界背后的是AI行业发展的?#39550;?#19981;齐,在这样一个良币驱逐劣币的赛道上,数据的生意边界被无限放大,?#20174;?#26080;限缩小。


放大的是基于技术的横向场景化发展,企业有能力、也有信心来进行更多?#24515;讯?#30340;数据采集工作;缩小的是这个行?#30340;?#29609;家上升的门槛,技术化的“重模式”注定了这里的玩家会筑高墙,广积粮。



重新「定义」AI数据服务


助力AI企业获取更多优质的特定场景数据,辅助其构建自身的核心数据壁垒——这是云测数据一?#22791;?#20104;自身的“使命”。


这是一家不同其它的公司。


它有着自身独特的运作模式——建立了多个大型的数据标注基地和大型场景化数据采集?#34892;模?#39640;度保证?#31361;?#25968;据的精准率,进而辅助产品更好的重现使用时的场景和真实情况。


“我们发现AI与产业相结合是未来趋势,为此我们培养工作人员学习相关领域知识,以更好更快的理解企业需求,辅助企业建立数据核心壁垒。”贾宇航这样表?#23613;?/p>


与之对应的是在每个项目内都会有对应的场景化数据模式培训,保证数据采集不仅仅是限于科学理论,而且更合乎产业,更合乎?#23548;是?#20917;。“数据采集同样需要领域的相关知识,以更好更真实地还原一些场景。”


可以理解为,云测数据的采集模式更像是“产业+技术”的双重叠加,以更为科学的模式重现生活化的场景,使数据更鲜活有生命。


在他看来,如今云测数据的角色更像是服务企业AI数据核心壁垒的"构建者"。它利?#31859;?#36523;这种“更为鲜活的数据”来辅助企业的AI业务线快速成型,迭代进化,进而加速人工智能行业的场景化落地。


从某种角度来说,云测数据正在重新定义“AI数据服务”——通过协同沟通、对定制化场景理解,进而搭建对应采集线下场地,同时以技术驱动提升标注流程的效率,以更好地满足业务对数据的要求。


从技术出发,落地到精细场景,可以看到,云测数据越走越稳,也越走越快。



快速,进化和细分


不同的前进方向,永远是时代浪潮中企业发展的常态。决定于此的,是基于当下市场的需求。


一个不可忽略的大背景是,数据行业正在蓬勃发展,据IBM Marketing Cloud分析指出,近9成数据在两年内产生。而结合5G和AIOT的设备的到来,未来更将会有越来越多的数据产生,进而不断催生数据服务业的发展。


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而面对新产品的不?#19979;?#22320;,如今数据行业正处在选择和被选择的分水岭。


在如今的数据采集和标注赛道上,你能看到遍布三四线城市的“小团队?#20445;?#20063;能看到像云测数据这样偏更重场景化、精细化的数据企业;你能看到每天有不少团队选择众包的渠道模式,也能看到很多AI数据企业开始自建线下场地,精益求精,建立品牌。


从某种程度来看,每个行业形态的存在都必然有其合理性。企业对于自身数据的需多种多样,对应的也自然是以完成?#31361;?#38656;求为使命的不同服务形态的企?#30340;?#24335;。


但就当下而言,数据行业更像是一个蹒跚学步的孩童。我们很难给它的未来下一个确切的定义,但可以肯定的是,随着企?#30340;?#24335;的变化,这个行业也必将呈现不断进化的态势。


“就企业来说,只是对于业务模式的选择不同而已,但我们更看好现在这个精细化、场景化的方向。”贾宇航最后说。


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