关于AI，我们能做的还有更多

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，针对AI的定义已经围绕AI提供的服务以及产品众说纷纭，但我们更倾向于称之为应是一种服务，而不是一类物理产品，因其存在于现实与虚拟生活当中，并服务于各行各业。同时因其先进的技术推动当代生产力发展和社会变革，所以人工智能被誉为第四次工业革命。

深度学习是人工智能的重要组成部分，深度学习的快速发展极大的推动了当前人工智能的进度。2006年多伦多大学教授Geoffrey Hinton与几位学者联合发表论文中，首次介绍了“深度学习”算法，该算法能够解决深层结构得优化难题。2012年辛顿教授组建的团队将深度学习用于ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVCR）中，创造了16%错误率的记录，而2011年的最佳水平为25%。同时谷歌将深度学习算法首次用于语音识别，在其一个语音识别基准测试中，单词错误率最低达到了12.3%，而在此之前世界上各语音识别模型的单词识别错误率大概在30%以上。

AI大潮下，自此人工智能进入爆发式增长阶段，各行业的企业无不觉醒，争相投入资金吸引人才、培养人才，或者组建人工智能团队挖掘数据的魅力。

亿欧网2018中国人工智能商业落地研究报告+100强企业活动刚刚结束，从“人工智能商业落地”的视角，对中国目前上百家人工智能企业进行了大规模的问卷调研。从国家、行业、企业、公众以及投资圈，针对不同领域和视角对与金融、汽车、大健康、安防、互联网服务、零售、企业服务、教育、工业制造等领域对人工智能发展的机会和问题进行专业的阐述与说明。

这次评选活动中，龙猫数据有幸榜上有名。龙猫数据自2014年成立以来，作为AI领域的专业数据服务商，通过数据采集和数据标注等产品服务客户，其中包括无人驾驶、互联网、AI、媒体、新零售等领域众多大中型客户，利用优质的服务和高质量的数据得到了业界的高度认可。

AI时代的到来，数据已然成为人工智能驱动业务增长的技术引擎，业务往来所沉淀的数据、数据建模、数据分析成为企业发展的重要推手。龙猫数据多年来通过数据解决客户需求和专业领域不断深耕的积累过程中，对人工智能有了更深入的了解和认识。

从历史角度以及事物的发展规律来分析，目前的人工智能研发和投入还处于破土萌芽阶段。酷到炸天，利用前沿科技跟外太空生命体对抗的情景目前还只能出现在《钢铁侠》、《头号玩家》、《终结者》这类的影片中。由于初期阶段，应用场景不够精确，技术相对不够完善，产品的解决方案略显粗糙，还无法实现真正的系统普及应用。

人工智能在于通过对于海量样本数据进行建模学习，样本数量越大越充足，识别的精确率越高，这是人工智能的核心价值，那么问题来了，谁来保证数据采集的准确与安全？谁来负责研发更快速有效的标注方法而解决人工标注的效率和准确率？是否能够将标注处理后的数据能否形成行业标准？是否可以实现AI数据的共享？进而达到产品化、商业化，这背后牵扯的是大量的法律问题，直接关乎人工智能的核心，数据使用流通过程中的应用权、所属权、知识产权等。

为了解决上述问题，从国家政府到行业巨头开启人才的培养计划。美国白宫已经将人工智能视为重点，且在白宫召开可一次人工智能专家会议，并宣布成立专门针对人工智能的委员会，同时美国政府已经增加了40%的资金用于扶持人工智能和自动化。中国政府要求在未来几年人工智能产业价值大数千亿美元，BAT以及其他大型AI企业不断扩大在人工智能领域的投入。

AI行业井喷式发展，泛行业的需求缺口和数据变革，直接影响AI技术人才的巨大需求。其中的原因之一是AI尚处于起步阶段，真正受过系统化专业教育且具备行业经验的人才少之又少，导致从政府到企业争相启动“抢人”战略，人工智能的竞争说到底是对人才的竞争，正可谓得人才者得天下。

技术的发展总是超乎人类的想象，人工智能的未来难以预测，但是可以坚信的是在未来人工智能会对社会创造更多的价值。

龙猫数据一直在致力于提供研发数据采集和数据标注的精准解决方案，不断完善和构建数据开源生态，增强数据的操作性和多样性，以便更好的服务人工智能产业，助力人工智能行业的快速稳健发展。