从“源动力”看世界智能大会，场景化数据让AI更聪明人工智能需要被人为

HBO大火科幻剧《西部世界》第三季在已经落下帷幕。《西部世界》讲述了一个在AI机器人主题公园中，机器人接待员有了自主意识和思维进而觉醒、反抗人类的故事，同样《西部世界》也是一部浩大的人工智能“养成记” ，机器人们一次又一次的按照人类设计好的故事陷入悲情的循环，最终摆脱“人工”衍生出了真正的“智能” 。

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人工智能需要被人为教导训练而成。在《西部世界》里如此，在现实世界同样如此。 6月23日-6月24日，第四届世界智能大会在天津举办，主题是“智能新时代：创新、赋能、生态” ，会议期间，各类人工智能企业竞相亮相。这些人工智能所需要的教导和“教材” ，背后是由大量的训练数据训练而成。在人工智能不断升温的当下，需要更多优质的AI数据实现人工智能与时俱进的进化。所以我们看到， AI的发展催生了数据标注这样的新产业，并随着人工智能应用落地的实现不断向着高精尖、高质量发展。

人工智能不是“人工+智能” ，是“数据+智能”

作为当今世界上最重要的科技之一，人工智能走过了60年“三起两落”的发展历程，已融入人们生产生活的各个方面。 “智能+”时代，构建应用场景、找准突破口成为人工智能应用落地的重中之重。

这个突破口，就是AI数据。现在的人工智能，本质是机器学习，数据是AI界最根本的竞争。 AI依据大量有效数据总结规律形成“智能” ，进而在不同场景下落地应用。正如云测数据总经理贾宇航所说， “其实AI数据作为生产资料，是推动整个AI行业发展的必要一环，也是人工智能商业化的主要驱动力之一，说高质量的数据决定了AI的落地程度也不为过。 ”

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小到智能手机人脸解锁，大到智慧城市的智能安防，从车辆自动驾驶到AI聊天机器人，从医学成像与诊断到农作物监测， AI数据正在发挥着愈加重要的作用。人工智能若要进行应用落地，就必须利用AI数据进行迭代优化。

目前，场景化AI数据是人工智能现阶段发展和商业化落地的关键点。但机器并不能理解人类所能识别的原始数据，这些原始数据需要人为的“标签化”以后，才可以被用于模型训练。这些“标签化”的数据越多越精准，其获得的结果就越准确。例如，自动驾驶的算法模型经过大量场景AI数据的训练，不断的学习和优化，进而让系统的智能化程度逐渐提高。

AI提速，数据标注行业应场景化、精细化发展

从“源动力”看世界智能大会，场景化数据让AI更聪明。AI数据是人工智能的燃料， AI数据的精准与否直接决定了人工智能在新零售、智能驾驶、智能安防、智能家居等相关领域的落地应用。

前文有说到，对人工智能算法来说“标签化”的数据才有意义。如何“标签化”就涉及到“数据标注”这一环节，即针对语音、图像、文本等数据，通过贴标签、做记号、标颜色或划重点的方式，来标注出其中目标数据的不同点、相似点或类别。

从“源动力”看世界智能大会， 场景化数据让AI更聪明

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