高質量數據的基石力量

    現階段，中國人工智能在底層基礎支撐、中間技術創新、頂層應用之間正在形成完整的生態鏈。有媒體總結，目前中國在 AI 領域有五家公司被稱為“人工智能五強”。

    那么，為何高質量數據對于要在數字技術領域取得成功如此重要？關鍵是這些技術無法創造任何新知識。這類技術基于您提供的信息來進行學習和開發。所有輸出均與輸入的質量（即，您的數據）有關。因此，如果您輸入的數據不完整、非結構化或不相關，則輸出的內容質量將大打折扣，如果您過分依賴于這類輸出內容，則可能導致組織遭受巨大風險，影響組織取得成功，甚至危害安全。

精準、高質是數據核心需求

    AI數據作為人工智能領域的基礎設施，直接掣肘著AI技術應用落地的效能。對于應用人工智能來說，高質量的場景數據是落地的核心存在。

安全與隱私 頭部玩家們怎么做?

    說到數據，必繞不開的難題和爭議便是數據的隱私保護等。有預測顯示，到2020年，數萬億的物品將實現互聯，每天將有500億部機器進行數據交互，海量信息以及數據的安全問題將成為巨大的挑戰。當前數據使用主要面臨三大挑戰：一是技術挑戰，包括需要解決數據 承載平臺問題、算法問題、算力問題，二是數據治理的挑戰，三是合規性的挑戰。數據的合規性和監管已經成為重中之重。那么數據標注領域們的頭部玩家們如何在這些數據之爭中實現技術和安全的平衡對整個行業的發展都會帶來深刻的影響。

    經歷了從量到質的改變,數據已成為引領人工智能發展的重要戰略窗口。隨著AI與各個產業結合得愈加緊密,在巨大的AI應用落地的需求下，高精度、高質量以及更多維度的數據將成為AI業務競爭的關鍵。