无数据不AI，无场景不 AI

传统网络设备商思科早已开始数字化转型，同时也期望能够通过技术帮助行业升级。全球很多流量都跑在思科的网络设备上，“如今大家都在关注 AI，但其实最核心的是底层数据。”思科大中华区副总裁、大客户事业部经理海广跃告诉 AI 前线，而底层数据正是网络设备商思科的强项。

思科尝试将网络设备变成传感器，从底层基础设施开始引入AI、大数据，帮助各行各业进行技术升级和转型。据介绍，目前思科的数字化转型支持已经覆盖了 11 个行业，包括互联网公司、运营商、金融和娱乐行业，医疗和教育行业相对受 AI 影响慢一些，石油石化、电力系统最慢。

不同行业AI落地速度快慢，有很大的因素与数据有关。由于这一波 AI 对数据的重度依赖，应用首先得有足够的数据，而这可能正是很多传统行业所缺失的。即使有了数据，数据是否正确、是否足够有代表性、如何准确标注又成了另一个老大难。“种瓜得瓜，种豆得豆”，机器学习的成果取决于数据的质量，错误的数据只会让训练结果出现严重偏差。

海广跃指出，AI最核心的价值在于数据和场景，而目前很多传统行业难以应用 AI 或者应用效果不佳一般也是数据或场景的问题。

那么数据方面的问题包括哪些呢？该如何解决这类问题呢？针对这个问题，欢迎各位好友在这里来跟黑龙江省青企云服务科技有限公司一起来探讨下吧！

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