編者按：本文來源微信公號(hào)“智能研究所”（ID：HCR-TMT），作者慧辰資訊TMT研究部-張鳳。

目前“人工智能”無疑是最流行的詞之一，“大數(shù)據(jù)”是自2012年以來的流行詞之一，現(xiàn)在大大小小的企業(yè)服務(wù)、論壇上都充斥著有關(guān)大數(shù)據(jù)、人工智能的內(nèi)容，那么人工智能+大數(shù)據(jù)的生態(tài)模式究竟是怎樣的？

2012年大數(shù)據(jù)是個(gè)流行詞，沒想到4年過后，在一些大數(shù)據(jù)論壇上還有人會(huì)說“如果我有大數(shù)據(jù)，我會(huì)怎樣怎樣……”好吧，如果還停留在如果上，就不該隨便上論壇演講，講不好說不準(zhǔn)工作都沒了。現(xiàn)在大數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)都很成熟，更完善更系統(tǒng)的解決方案早已有人做得非常好。如果連數(shù)據(jù)都還沒有，那就什么都不用提了。畢竟，人工智能+大數(shù)據(jù)的生態(tài)模式已經(jīng)開啟。

7月初，據(jù)外媒福布斯報(bào)道百度將人工智能+大數(shù)據(jù)為中國(guó)政府采集數(shù)據(jù)提供支持。7月13日，李彥宏在百度的開放云戰(zhàn)略發(fā)布會(huì)上首度公開百度開放云“人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算”三位一體的發(fā)展戰(zhàn)略。為什么谷歌和百度都在人工智能領(lǐng)域重金發(fā)力？2015年百度投入研發(fā)創(chuàng)新的資金占公司總營(yíng)收的16%。谷歌就不用說了，在量子計(jì)算這樣離實(shí)現(xiàn)還遙不可及的技術(shù)上都已經(jīng)投入很多研發(fā)資金。因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)未來向智能+發(fā)展的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)。有數(shù)，有趨向完整的海量數(shù)據(jù)是現(xiàn)在所有巨頭在布局人工智能+大數(shù)據(jù)生態(tài)模式的重點(diǎn)。

數(shù)據(jù)獲取的最新模式：眾包

眾包是一種整合資源提升效率的方式，通過眾包可以在集合海量數(shù)據(jù)中，篩選符合一定標(biāo)準(zhǔn)的有效數(shù)據(jù)，能夠降低數(shù)據(jù)收集的成本，提高機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的效率。有個(gè)生物學(xué)家叫戴維 休斯（David Hughes），他和作物流行病學(xué)家馬塞爾 薩拉斯（Marcel Salathé）將機(jī)器視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于農(nóng)業(yè)病蟲害智能防治上。他們將關(guān)于植物葉子的5萬多張照片導(dǎo)入計(jì)算機(jī)，并運(yùn)行相應(yīng)的深度學(xué)習(xí)算法，針對(duì)在明亮的光線條件及合乎標(biāo)準(zhǔn)的背景下拍攝出植物的照片，最終程序正確識(shí)別率高達(dá)99.35%。如果在互聯(lián)網(wǎng)上隨機(jī)選取的植物葉子照片，其識(shí)別準(zhǔn)確率將降至30%-40%，這也是目前視覺識(shí)別技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境下尚未突破的地方。為了突破算法的限制，提高準(zhǔn)確率，休斯和薩拉斯開發(fā)手機(jī)應(yīng)用Plant Village，讓世界各地的農(nóng)民通過Plant Village上傳患病作物照片，其中包含照片如何拍攝、拍攝地點(diǎn)、年份等大量數(shù)據(jù)，并包含農(nóng)業(yè)專家對(duì)此做出相應(yīng)診斷的信息。這種方式出現(xiàn)之后，數(shù)據(jù)獲取的難度依舊聚焦在多維度數(shù)據(jù)資源的聚合，眾包可以解決從分散的個(gè)體獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)的問題，但對(duì)于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源層的擴(kuò)張和占領(lǐng)依然是一場(chǎng)沒有硝煙的砸錢戰(zhàn)斗。

數(shù)多了怎么辦：智能計(jì)算

有些人在努力獲取數(shù)據(jù)，有些人在為數(shù)據(jù)多而未能充分利用而焦慮。

數(shù)據(jù)量級(jí)達(dá)到一定程度，再利用數(shù)據(jù)優(yōu)化服務(wù)需要人工智能算法。隨著企業(yè)數(shù)據(jù)量的積累，挖掘數(shù)據(jù)提高效率變成了必需。比如商業(yè)應(yīng)用中打車平臺(tái)的應(yīng)用，國(guó)內(nèi)平臺(tái)滴滴與快滴合并之后，業(yè)務(wù)線從出租車擴(kuò)張到專車、順風(fēng)車、公交等領(lǐng)域，數(shù)據(jù)范圍猛增，數(shù)據(jù)量包含司機(jī)行為數(shù)據(jù)、顧客行為數(shù)據(jù)及各種路線數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)交通情況數(shù)據(jù)，定位數(shù)據(jù)等，據(jù)滴滴官方公布，滴滴出行每天處理的數(shù)據(jù)量達(dá)到70TB，由于訂單處理響應(yīng)時(shí)間的要求，單純處理數(shù)據(jù)的效率已無法滿足實(shí)時(shí)服務(wù)的需求，必須借助人工智能算法才能夠進(jìn)一步提升服務(wù)效果。從用戶體驗(yàn)角度，也需要實(shí)現(xiàn)提升定位精準(zhǔn)度，提高接單率，縮短應(yīng)答時(shí)間。目前滴滴內(nèi)部基于海量數(shù)據(jù)+機(jī)器學(xué)習(xí)算法的推薦匹配系統(tǒng)，針對(duì)海量司機(jī)的交班時(shí)間、地點(diǎn)、接單/拒單情況等海量數(shù)據(jù)進(jìn)行司機(jī)畫像，以此為基礎(chǔ)，針對(duì)實(shí)時(shí)的訂單數(shù)據(jù)，分配訂單時(shí)實(shí)時(shí)按需分配，滿足服務(wù)需求。從數(shù)據(jù)應(yīng)用展現(xiàn)更宏觀價(jià)值的角度來看，基于滴滴已有數(shù)據(jù)，可整合實(shí)時(shí)交通情況數(shù)據(jù)，包括擁堵路段、集中路線、集中商圈等多維度動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，達(dá)到整合一個(gè)城市的車輛分布，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)籌平衡調(diào)度的目的。

大數(shù)據(jù)服務(wù)的現(xiàn)在及未來：智能+生態(tài)模式

未來人工智能+大數(shù)據(jù)生態(tài)模式將更多的應(yīng)用于在商業(yè)場(chǎng)景下。我們認(rèn)為，大數(shù)據(jù)服務(wù)未來將有以下四種模式：

一是形成數(shù)據(jù)資源和計(jì)算資源提供平臺(tái)。當(dāng)前企業(yè)數(shù)據(jù)大多僅留存于企業(yè)內(nèi)部，在開發(fā)應(yīng)用上一般也只有內(nèi)部應(yīng)用，企業(yè)之間數(shù)據(jù)各自孤立，獨(dú)立計(jì)算，行業(yè)內(nèi)尚未形成整合大數(shù)據(jù)，目前第三方數(shù)據(jù)采集、監(jiān)測(cè)機(jī)構(gòu)已經(jīng)開始致力于多維數(shù)據(jù)的采集服務(wù)，包括外部數(shù)據(jù)的直接采集和企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的間接采集，已有第三方在提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫資源。未來伴隨數(shù)據(jù)維度的豐富和數(shù)據(jù)量的擴(kuò)大，第三方機(jī)構(gòu)將采集并使用智能算法結(jié)構(gòu)化處理形成相對(duì)完整的數(shù)據(jù)資源提供平臺(tái)，并針對(duì)些海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、整合及計(jì)算提供基于云端的平臺(tái)式服務(wù)。

二是出現(xiàn)技術(shù)服務(wù)平臺(tái)，包含提供Paas服務(wù)的開源平臺(tái)及計(jì)算能力、大數(shù)據(jù)解決方案及技術(shù)服務(wù)支持。從目前人工智能和大數(shù)據(jù)企業(yè)發(fā)展來看，只有巨頭和少數(shù)創(chuàng)業(yè)企業(yè)掌握核心算法及存儲(chǔ)真正大數(shù)據(jù)，更多企業(yè)通過合作或建立產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的方式獲取行業(yè)或其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。但對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和應(yīng)用需要技術(shù)支撐且突破這些技術(shù)需要消耗大量人力物力財(cái)力，沒必要所有企業(yè)都去做這件事。PaaS服務(wù)將數(shù)據(jù)處理能力作為模塊開放出來，使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的使用門檻和成本大幅降低，更多企業(yè)有能力利用云端數(shù)據(jù)服務(wù)創(chuàng)造附加價(jià)值。因此形成Paas服務(wù)平臺(tái)或解決方案技術(shù)服務(wù)平臺(tái)，據(jù)此可以聚合數(shù)據(jù)資源，優(yōu)化算法，提高準(zhǔn)確率。另外也會(huì)形成基于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理及挖掘技術(shù)的整體服務(wù)解決方案提供商，企業(yè)可以將數(shù)據(jù)服務(wù)完全外包給第三方機(jī)構(gòu)，第三方機(jī)構(gòu)也可以通過這種方式在云端整合資源并優(yōu)化技術(shù)，提高準(zhǔn)確率，同時(shí)產(chǎn)生推動(dòng)行業(yè)發(fā)展的效果。

三是出現(xiàn)資訊服務(wù)平臺(tái)。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)相對(duì)仍是新興產(chǎn)業(yè)，發(fā)展日新月異。一方面企業(yè)需要尋找大數(shù)據(jù)資源或技術(shù)服務(wù)平臺(tái)，另外一方面第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)需要推廣宣傳自身及行業(yè)發(fā)展、技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀。在這種背景下將出現(xiàn)起到橋梁作用的專業(yè)資訊服務(wù)平臺(tái)，連接企業(yè)和第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)，同時(shí)起到發(fā)布整個(gè)行業(yè)前沿信息的作用。

四是出現(xiàn)交叉/垂直化服務(wù)應(yīng)用。現(xiàn)階段在教育、金融領(lǐng)域的垂直應(yīng)用以及在未來智能營(yíng)銷、智能制造等交叉行業(yè)的應(yīng)用。如在教育行業(yè)已出現(xiàn)利用積累的教、考、學(xué)環(huán)節(jié)的大數(shù)據(jù)結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法推出個(gè)性化學(xué)習(xí)平臺(tái)，如國(guó)外的Knewton、國(guó)內(nèi)的智學(xué)網(wǎng)都是這種模式。未來將延伸至農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、交通、醫(yī)療等各行各業(yè)，出現(xiàn)如智能農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理、智能交通、個(gè)性化精準(zhǔn)醫(yī)療等創(chuàng)新服務(wù)。