陸峰博士:數(shù)據(jù)資產和PaaS底座是AI時代最有價值的企業(yè)資產

數(shù)據(jù)資產和PaaS底座是人工智能發(fā)展的“一體之兩翼，驅動之雙輪”，支撐著人工智能技術產業(yè)變革創(chuàng)新發(fā)展。人工智能時代，企業(yè)擁有豐富的數(shù)據(jù)資產和先進的PaaS底座，是企業(yè)新時代發(fā)展的“雙新”引擎，能為企業(yè)打造發(fā)展競爭新優(yōu)勢，在日益激烈的市場競爭中贏得發(fā)展主動權、開辟發(fā)展新空間提供重要支撐保障。豐富企業(yè)數(shù)據(jù)資產，構建先進的PaaS底座，已經(jīng)成為企業(yè)面向未來發(fā)展不容錯失的選擇。

一、數(shù)據(jù)資產是AI時代企業(yè)重要的戰(zhàn)略基礎資源

數(shù)據(jù)資源對人工智能發(fā)展具有多方面的戰(zhàn)略意義，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

（一）訓練模型的基礎

人工智能模型，尤其是深度學習模型，需要大量的數(shù)據(jù)來進行訓練。數(shù)據(jù)就如同模型的 “燃料”，通過對海量數(shù)據(jù)的學習，模型能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、規(guī)律和特征，從而實現(xiàn)對未知數(shù)據(jù)的預測、分類、生成等任務。例如，在圖像識別領域，需要用大量標注好的圖像數(shù)據(jù)來訓練模型，讓模型學習不同物體的特征，以便準確識別新的圖像中的物體。在各個專業(yè)領域，需要用大量標注好的專業(yè)數(shù)據(jù)來訓練模式，讓模型學習專業(yè)的技術、工藝、規(guī)則等專業(yè)知識，以便能夠專業(yè)化的應對專業(yè)場景。

（二）提升模型的性能

豐富和高質量的數(shù)據(jù)有助于提升人工智能模型的準確性、泛化能力和魯棒性。更多的數(shù)據(jù)可以讓模型學習到更全面的信息，減少過擬合現(xiàn)象，使模型在面對新的、未見過的數(shù)據(jù)時能夠更好地適應和做出正確的判斷。例如，在自然語言處理中，使用大規(guī)模的語料庫可以讓語言模型更好地理解語言的語義、語法和上下文關系，從而提高語言生成和理解的質量。

（三）推動技術創(chuàng)新

數(shù)據(jù)資源是推動人工智能技術創(chuàng)新的重要驅動力。新的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)處理方法不斷涌現(xiàn)，為人工智能的發(fā)展帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。例如，物聯(lián)網(wǎng)設備產生的大量實時數(shù)據(jù)、多模態(tài)數(shù)據(jù)（如圖像、語音、文本等融合的數(shù)據(jù)）等，促使研究人員開發(fā)新的算法和模型來處理和利用這些數(shù)據(jù)，推動人工智能技術向更高級的階段發(fā)展，如多模態(tài)學習、強化學習與無監(jiān)督學習的結合等。

（四）促進產業(yè)應用落地

不同行業(yè)和領域擁有各自獨特的數(shù)據(jù)資源，通過對這些數(shù)據(jù)的挖掘和分析，人工智能可以為各個產業(yè)提供定制化的解決方案，實現(xiàn)智能化升級和轉型。例如，在醫(yī)療領域，利用大量的醫(yī)療影像、病歷等數(shù)據(jù)可以開發(fā)疾病診斷、治療推薦等人工智能應用，提高醫(yī)療效率和質量；在金融領域，通過分析交易數(shù)據(jù)、客戶信用數(shù)據(jù)等可以進行風險評估、欺詐檢測等，保障金融安全。

（五）培育數(shù)據(jù)驅動的創(chuàng)新生態(tài)

豐富的數(shù)據(jù)資源可以吸引更多的企業(yè)、科研機構和人才參與到人工智能的研究和應用中，形成一個數(shù)據(jù)驅動的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。在這個生態(tài)中，各方可以共享數(shù)據(jù)、技術和經(jīng)驗，開展合作研究和開發(fā)，加速人工智能技術的普及和推廣，推動整個產業(yè)的繁榮發(fā)展。同時，數(shù)據(jù)資源也為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供了基礎，催生了許多基于人工智能的數(shù)據(jù)服務企業(yè)和創(chuàng)新應用。

（六）提升國家競爭力

在全球人工智能競爭的格局下，數(shù)據(jù)資源已成為國家重要的戰(zhàn)略資產。擁有豐富、高質量數(shù)據(jù)資源的國家，在人工智能技術研發(fā)和應用方面具有先發(fā)優(yōu)勢，可以更好地培育人工智能產業(yè)，推動經(jīng)濟社會發(fā)展，提升國家的綜合競爭力。例如，一些科技強國通過加強數(shù)據(jù)治理、促進數(shù)據(jù)開放共享等政策措施，充分挖掘數(shù)據(jù)資源的價值，為人工智能的發(fā)展提供有力支持，從而在全球人工智能領域占據(jù)領先地位。

二、PaaS底座是AI時代企業(yè)重要的戰(zhàn)略基礎設施

（一）提供強大計算資源

AI 技術，尤其是深度學習，需要大量的計算資源來訓練復雜的模型。PaaS 平臺通過其彈性計算能力，可以根據(jù)需求動態(tài)分配計算資源。例如，企業(yè)可以在需要時快速擴展計算能力，以支持大規(guī)模的 AI 訓練任務，而在任務完成后釋放資源，從而降低運營成本。

（二）支持多種開發(fā)工具和框架

PaaS 平臺提供了豐富的開發(fā)工具和框架支持，使得開發(fā)者可以靈活選擇適合的工具進行開發(fā)。例如，金蝶的蒼穹平臺支持多種編程語言和框架，為 AI 開發(fā)者提供了極大的便利，有助于提高開發(fā)效率，推動人工智能技術的快速發(fā)展和應用。

（三）提供數(shù)據(jù)管理和分析能力

AI 技術依賴于大量的數(shù)據(jù)進行訓練和優(yōu)化。PaaS 平臺提供了強大的數(shù)據(jù)管理和分析能力，支持數(shù)據(jù)的存儲、清洗、轉換和分析。通過集成的數(shù)據(jù)倉庫和分析工具，企業(yè)可以更好地管理和利用數(shù)據(jù)，從而為 AI 應用提供高質量的數(shù)據(jù)支持，提高人工智能模型的準確性和性能。

（四）簡化開發(fā)和部署流程

PaaS 平臺整合了各種 AI 服務和工具，促進了不同技術之間的協(xié)同工作，簡化了 AI 應用的開發(fā)和部署過程。AI 場景構建 PaaS 能力允許企業(yè)根據(jù)自身業(yè)務需求定制化開發(fā) AI 應用，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)收集到智能決策的全流程管理，使企業(yè)能夠快速響應市場變化，推出具有競爭力的 AI 產品和服務。

（五）促進團隊協(xié)作

PaaS 平臺的協(xié)作工具，如共享工作區(qū)、項目管理和通信功能等，增強了團隊成員之間的溝通和協(xié)作效率。這有助于打破部門之間的壁壘，讓算法工程師、數(shù)據(jù)科學家、機器學習專家等多領域的專業(yè)人才能夠更好地協(xié)同工作，共同推動人工智能項目的進展，加速從概念到實施的創(chuàng)新過程。

（六）降低技術門檻和成本

AI PaaS 將復雜的 AI 技術棧（如算法、算力、數(shù)據(jù)管理）抽象為標準化服務，降低了企業(yè)智能化應用的技術門檻。同時，PaaS 平臺采用按需付費的模式，企業(yè)無需提前購買和維護大量的硬件設備和軟件工具，減少了前期投入成本。這使得更多的企業(yè)，尤其是中小企業(yè)，能夠有機會開展人工智能項目，推動人工智能技術在更廣泛的領域得到應用和發(fā)展。

三、夯實數(shù)據(jù)資源和PaaS底座基礎，助力企業(yè)打造人工智能時代競爭新優(yōu)勢

（一）發(fā)展數(shù)據(jù)資源方面

提升數(shù)據(jù)質量：一是構建高質量數(shù)據(jù)集。明確數(shù)據(jù)采集的標準和規(guī)范，確保采集的數(shù)據(jù)準確、完整、一致。例如，在醫(yī)療領域，統(tǒng)一病歷數(shù)據(jù)的格式和內容要求，提高數(shù)據(jù)的可用性。二是加強數(shù)據(jù)標注管理。建設數(shù)據(jù)集精細化標注眾包服務平臺，吸引專業(yè)人員參與標注，并研究平臺激勵機制，以提高標注的準確性和效率。

促進數(shù)據(jù)共享與開放：一是打破數(shù)據(jù)壁壘。推動不同部門、行業(yè)和企業(yè)之間的數(shù)據(jù)共享，建立數(shù)據(jù)共享機制和平臺。例如，政府可以牽頭建立公共數(shù)據(jù)開放平臺，開放交通、氣象等領域的數(shù)據(jù)，為人工智能研究和應用提供支持。二是鼓勵企業(yè)合作。鼓勵企業(yè)之間通過合作、數(shù)據(jù)交易等方式共享數(shù)據(jù)資源，實現(xiàn)互利共贏。例如，科技企業(yè)與金融機構合作，利用雙方的數(shù)據(jù)共同開發(fā)智能金融產品。

強化數(shù)據(jù)安全與隱私保護：一是建立安全管理制度。明確數(shù)據(jù)安全責任，加強對數(shù)據(jù)訪問、存儲、傳輸?shù)拳h(huán)節(jié)的安全管理，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。二是采用加密技術。對敏感數(shù)據(jù)采用加密算法進行加密處理，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性。同時，使用安全多方計算、聯(lián)邦學習等技術，在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下進行數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析和模型訓練。

（二）發(fā)展 PaaS 底座方面

優(yōu)化 PaaS 平臺性能：一是提升計算能力。加快建設人工智能公共算力中心，提供多元化優(yōu)質普惠算力，滿足人工智能模型訓練和推理對計算資源的需求。同時，優(yōu)化計算架構，提高算力的利用效率。二是完善存儲與網(wǎng)絡。提供高效的數(shù)據(jù)存儲和管理服務，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速讀寫。優(yōu)化網(wǎng)絡架構，降低網(wǎng)絡延遲，確保數(shù)據(jù)在不同節(jié)點之間的快速傳輸。

豐富 PaaS 平臺功能：一是支持多種框架和工具。PaaS 平臺應支持主流的人工智能開發(fā)框架和工具，如 TensorFlow、PyTorch 等，方便開發(fā)者進行模型開發(fā)和訓練。同時，提供豐富的算法庫和工具集，幫助開發(fā)者快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、模型評估等功能。二是提供數(shù)據(jù)管理服務。整合數(shù)據(jù)采集、清洗、標注、存儲等功能，為人工智能項目提供一站式的數(shù)據(jù)管理解決方案，降低數(shù)據(jù)處理的成本和難度。

推動 PaaS 平臺的開源與協(xié)作：一是建立開源社區(qū)。鼓勵 PaaS 平臺的開源和共享，吸引更多的開發(fā)者參與到平臺的建設和改進中。通過開源社區(qū)，促進技術交流和創(chuàng)新，推動 PaaS 平臺的不斷發(fā)展和完善。二是加強產學研合作。促進企業(yè)、高校和科研機構之間在PaaS 平臺方面的合作，共同開展技術研究和項目開發(fā)。例如，高校和科研機構可以為 PaaS 平臺的優(yōu)化提供理論支持和技術創(chuàng)新，企業(yè)則可以將研究成果應用到實際產品中，實現(xiàn)產學研的深度融合。

數(shù)據(jù)資產是企業(yè)的核心寶藏。企業(yè)日積月累的數(shù)據(jù)，經(jīng)AI 算法挖掘分析，能精準洞察市場趨勢、客戶需求，助力企業(yè)搶占先機。企業(yè)沉淀的數(shù)據(jù)越豐富、獨特，越能在 AI 加持下形成難以復制的競爭優(yōu)勢。數(shù)據(jù)資產已然成為企業(yè)創(chuàng)新與決策的基石。PaaS 底座則是企業(yè)發(fā)展的強力助推器。它為企業(yè)打造高效、靈活且可擴展的開發(fā)與運行環(huán)境，通過豐富開發(fā)工具與自動化功能，大幅提升開發(fā)效率，降低初始成本與運維難度，結合 AI 技術，為企業(yè)提供智能決策支持。豐富企業(yè)數(shù)據(jù)資源、構建企業(yè)先進PaaS底座，將為企業(yè)在人工智能時代插上騰飛的雙翼，助力企業(yè)在廣闊的市場空間中展翅翱翔。

作者：北京前沿未來科技產業(yè)發(fā)展研究院院長 陸峰

（信息來源：北京前沿未來科技產業(yè)發(fā)展研究院）

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