刚刚过去的2017年,如果评选一个IT行业最火热的词语,那么“人工智能”应该是当之无愧的。
相比之下,在过去一年里,大数据的热度似乎大大减退。
确实,人工智能的应用十分酷炫,无论是阿尔法狗大战柯洁,还是无人驾驶汽车上路,总能吸引很多人的眼球。
甚至在很多人看来,随着人工智能技术的发展和应用,智能的未来世界将很快到来—未来已来。
果真如此吗?
在关注人工智能技术发展的同时,很多人忽视了一点:人工智能只是一种技术,而数据才是真正的基础。离开了高质量的数据作为基础和支撑,人工智能技术再高明,也只能是无源之水,无本之木。
那么,我们究竟需要什么样的数据呢?
在这里,我想对大数据再进行一下重新的诠释。在很多人的认识中,大数据的定义是由4个V组成:Volume、Variety、Value、Velocity。
但这4个V真的能定义大数据吗?
个人认为未必,起码在现阶段是不适用的。大数据的大,不在于数量的大小,也不在于种类的多少,关键在于其能够给用户管理和业务带来的价值有多大,同时,数据的质量的高低,也是衡量大数据的重要标准之一。因此,我认为,高质量、高价值的数据,才是对于用户而言的真正的大数据。真正高价值、高质量的大数据,不仅能够帮助用户更加全面和准确地了解和满足客户需求,同时,其中也蕴含着行业的发展规律,以及未来的商业机会。
真正意义上的大数据,如果能够得到充分的应用,那么其所释放出来的价值,将是难以想象的。但遗憾的是,目前,获取这样的大数据,对于国内的用户而言,并不容易。
也正因为如此,一些企业面对困难,选择了退避,而將更多的目光投到了人工智能上面。但却忘记了,人工智能技术再先进、再酷炫,也需要数据作为支撑,尤其是有价值、高质量的数据。
这也是过去一年,人工智能企业大片“阵亡”的主要原因之一。
人工智能技术固然很先进,但没有足够好的数据作为支撑,技术就无法落地,无法在用户处产生价值,带来实际的效果。因此,我的建议是,无论是人工智能企业,还是大数据企业,都要认识到一点:从数据开始,才能唤醒未来。
扎扎实实地把基础数据做好,提升数据的质量,找到有价值的数据,只有把这些事情做好,人工智能技术才有可能得到更广泛的应用。
否则,人工智能和传统产业的融合过程将会十分漫长!endprint