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人工智能的「底座」生意

2019-08-28 15:11:35   來源:投資家網專欄  作者:產業家 

摘要:“就企業來說,只是對于業務模式的選擇不同而已,我們更看好現在這個精細化、場景化的方向。”

“就像一個大網吧。”徐銘告訴我們。


他說的是位于河南郟縣的某數據中心的辦公室。在這里,幾十排機器連在一起,伴隨著機箱轟轟的散熱聲,人們正在進行著夏收之后的另外一項工作。


隨后,這些人被輪流帶進了臨時搭的攝影棚里——一個光線昏暗、不到30平米的小房間,墻壁不久前剛被刷得雪白,里面擺著椅子、三腳架和燈光器材。


在相關人員的指引下,人們擺出不同的表情面向攝影機,每“咔”的一聲都意味著他們能獲得一個禮品或者金錢報酬。


除此之外,在不遠處幾臺大風扇下,還有一些人在不斷地用鼠標進行框選,標注。“工作蠻簡單的,就是從這一堆圖像里把汽車框出來。”張娜說。不只是她,幾十臺臺式電腦前還有不少像她一樣的人,不大的房間里遍布著鼠標點擊的“噠噠”聲,機械且雜亂。


拉框、辨識、數據采集……在這里,人工智能展露出了它最原始和最脆弱的一面,和那些動輒晦澀難懂的“自動駕駛、語音交互、語義識別……”詞匯相比,這里的人工智能更為人性化,也更為平凡和普通。


這只是一個縮影。在星羅棋布的三四線城市里,有無數人從事著這項工作,盡管大部分人對“數據”這個概念模棱兩可,但在他們看來,“人工智能一定能顛覆未來。”


這里是人工智能的起點,更是人工智能的最底層基座。



無數據,不AI


一個明顯的信號是,人工智能正距離我們越來越近。


先來看一組數字,2018年,全球人工智能市場突破2700億元,其中中國超過360億元,相比2015年的203億元復合增長率為21%。飛速上揚的曲線背后是科技發展的日新月異,于互聯網下半場,AI已經成為很多公司、企業面向未來的武器和底氣。


與之對應的是另外一組數字,據We Are Social公司統計,全球獨立移動設備用戶滲透率超過了總人口的65%,活躍互聯網用戶突破了40億人,接入互聯網的活躍移動設備超過了50億臺。根據IDC預測,2020年,全球將總共擁有35ZB的數據量。


這是一組每天都處于千萬億次增長的數據曲線。


人工智能,算法是發動機,數據是燃料。對于大部分公司的AI業務來說,獲取海量而優質的標注數據是進行人工智能的先決條件。算法模型是計算機基于大規模的訓練數據集,歸納出的識別邏輯,以實現精準的物體和場景識別。可以說,實現機器精準識別的重要一步,就是獲取海量而優質的標注數據。


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“人工智能的背后是有數據、算法和算力來支撐,它其實是一種相互促進,并且也相互制約的關系。沒有數據,再多的算力和模型上的投入,也不能讓AI實現落地。”云測數據總經理賈宇航表示。


誠然如此。人工智能更可以看成是一項龐大的建筑工程,算法為建筑框架,算力為構筑手段,而數據則是最為重要的建筑原料。


這更像是一種唇齒相依的關系,你中有我,我中有你。


但事實卻是,算力和算法更多的被人們提及,處于資本和媒體的曝光燈下,但數據卻保持著“悄然無聲”的態勢。


“但在現階段工業界的AI應用研發,標數據是一定跳不過去的,可能10年之內都要依賴于標數據。”一個業內人士告訴產業家。


就當下而言,從最基本的構建模式來看,數據是人工智能的原料;但如果將數據與人工智能技術的整體發展相比,如今數據的采集和標注方式卻是后者發展的“木桶短板”。


可以預測,“無數據,不AI”將會一直是常態。



數字的新「邊界」


不能否認的是,這門生意正在進步。


從粗放型到如今的精細化運作,數據的生意模式正在不斷升級。身處這個賽道的玩家們,則是給它做了最佳注腳。


先看百度,據了解,其實早在2011年百度數據眾包就以部門的形式成立,不僅為百度內部需求方如百度NLP、百度地圖等提供AI數據采集和標注服務,同樣將數據眾包業務進行開放,根據客戶需求制定數據采集方案,量體裁衣,和傳統的互聯網數據訓練相比更為細分,同時也更為專業。


處于同一身位還有云測數據。起家應用測試業務的云測數據本身就與數據采集有著渾然天成的親和度。據了解,云測數據有自建的數據標注基地以及定制化場景實驗室,可以根據客戶需求提供更為定制化的場景數據采集服務。


除此之外,大洋彼岸的亞馬遜平臺的Amazon Mechanical Turk同樣值得一提,在亞馬遜品牌的加持下,它靠為訓練人工智能提供AI數據眾包服務起家,但主要經營業務還是眾包型業務,在精細化場景方面略遜一籌。


可以理解為,云測數據和百度眾包平臺更可以看成是Amazon Mechanical Turk升級版,他們更精細,更趨向場景,同時也更加垂直。


數據采集的模式正在升級。一方面這和愈發加速的AI步伐相關,但更重要的是數據采集的賽道開始呈現出更為清晰的邊界和梯度。


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隱藏在新邊界背后的是AI行業發展的良莠不齊,在這樣一個良幣驅逐劣幣的賽道上,數據的生意邊界被無限放大,卻又無限縮小。


放大的是基于技術的橫向場景化發展,企業有能力、也有信心來進行更多有難度的數據采集工作;縮小的是這個行業內玩家上升的門檻,技術化的“重模式”注定了這里的玩家會筑高墻,廣積糧。



重新「定義」AI數據服務


助力AI企業獲取更多優質的特定場景數據,輔助其構建自身的核心數據壁壘——這是云測數據一直賦予自身的“使命”。


這是一家不同其它的公司。


它有著自身獨特的運作模式——建立了多個大型的數據標注基地和大型場景化數據采集中心,高度保證客戶數據的精準率,進而輔助產品更好的重現使用時的場景和真實情況。


“我們發現AI與產業相結合是未來趨勢,為此我們培養工作人員學習相關領域知識,以更好更快的理解企業需求,輔助企業建立數據核心壁壘。”賈宇航這樣表示。


與之對應的是在每個項目內都會有對應的場景化數據模式培訓,保證數據采集不僅僅是限于科學理論,而且更合乎產業,更合乎實際情況。“數據采集同樣需要領域的相關知識,以更好更真實地還原一些場景。”


可以理解為,云測數據的采集模式更像是“產業+技術”的雙重疊加,以更為科學的模式重現生活化的場景,使數據更鮮活有生命。


在他看來,如今云測數據的角色更像是服務企業AI數據核心壁壘的"構建者"。它利用自身這種“更為鮮活的數據”來輔助企業的AI業務線快速成型,迭代進化,進而加速人工智能行業的場景化落地。


從某種角度來說,云測數據正在重新定義“AI數據服務”——通過協同溝通、對定制化場景理解,進而搭建對應采集線下場地,同時以技術驅動提升標注流程的效率,以更好地滿足業務對數據的要求。


從技術出發,落地到精細場景,可以看到,云測數據越走越穩,也越走越快。



快速,進化和細分


不同的前進方向,永遠是時代浪潮中企業發展的常態。決定于此的,是基于當下市場的需求。


一個不可忽略的大背景是,數據行業正在蓬勃發展,據IBM Marketing Cloud分析指出,近9成數據在兩年內產生。而結合5G和AIOT的設備的到來,未來更將會有越來越多的數據產生,進而不斷催生數據服務業的發展。


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而面對新產品的不斷落地,如今數據行業正處在選擇和被選擇的分水嶺。


在如今的數據采集和標注賽道上,你能看到遍布三四線城市的“小團隊”,也能看到像云測數據這樣偏更重場景化、精細化的數據企業;你能看到每天有不少團隊選擇眾包的渠道模式,也能看到很多AI數據企業開始自建線下場地,精益求精,建立品牌。


從某種程度來看,每個行業形態的存在都必然有其合理性。企業對于自身數據的需多種多樣,對應的也自然是以完成客戶需求為使命的不同服務形態的企業模式。


但就當下而言,數據行業更像是一個蹣跚學步的孩童。我們很難給它的未來下一個確切的定義,但可以肯定的是,隨著企業模式的變化,這個行業也必將呈現不斷進化的態勢。


“就企業來說,只是對于業務模式的選擇不同而已,但我們更看好現在這個精細化、場景化的方向。”賈宇航最后說。


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