數(shù)據(jù)資產(chǎn)和PaaS底座是人工智能發(fā)展的“一體之兩翼，驅(qū)動(dòng)之雙輪”，支撐著人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)變革創(chuàng)新發(fā)展。人工智能時(shí)代，企業(yè)擁有豐富的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和先進(jìn)的PaaS底座，是企業(yè)新時(shí)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(shì)，在日益激烈的市場(chǎng)競爭中贏得發(fā)展主動(dòng)權(quán)、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(chǎn)，構(gòu)建先進(jìn)的PaaS底座，已經(jīng)成為企業(yè)面向未來發(fā)展不容錯(cuò)失的選擇。

一、數(shù)據(jù)資產(chǎn)是AI時(shí)代企業(yè)重要的戰(zhàn)略基礎(chǔ)資源

數(shù)據(jù)資源對(duì)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(gè)方面：

（一）訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)

人工智能模型，尤其是深度學(xué)習(xí)模型，需要大量的數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練。數(shù)據(jù)就如同模型的 “燃料”，通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，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(shí)現(xiàn)對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)、分類、生成等任務(wù)。例如，在圖像識(shí)別領(lǐng)域，需要用大量標(biāo)注好的圖像數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，讓模型學(xué)習(xí)不同物體的特征，以便準(zhǔn)確識(shí)別新的圖像中的物體。在各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域，需要用大量標(biāo)注好的專業(yè)數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模式，讓模型學(xué)習(xí)專業(yè)的技術(shù)、工藝、規(guī)則等專業(yè)知識(shí)，以便能夠?qū)I(yè)化的應(yīng)對(duì)專業(yè)場(chǎng)景。

（二）提升模型的性能

豐富和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)有助于提升人工智能模型的準(zhǔn)確性、泛化能力和魯棒性。更多的數(shù)據(jù)可以讓模型學(xué)習(xí)到更全面的信息，減少過擬合現(xiàn)象，使模型在面對(duì)新的、未見過的數(shù)據(jù)時(shí)能夠更好地適應(yīng)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(guān)系，從而提高語言生成和理解的質(zhì)量。

（三）推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新

數(shù)據(jù)資源是推動(dòng)人工智能技術(shù)創(chuàng)新的重要驅(qū)動(dòng)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(jī)遇和挑戰(zhàn)。例如，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的大量實(shí)時(shí)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(dòng)人工智能技術(shù)向更高級(jí)的階段發(fā)展，如多模態(tài)學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)合等。

（四）促進(jìn)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地

不同行業(yè)和領(lǐng)域擁有各自獨(dú)特的數(shù)據(jù)資源，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的挖掘和分析，人工智能可以為各個(gè)產(chǎn)業(yè)提供定制化的解決方案，實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)和轉(zhuǎn)型。例如，在醫(yī)療領(lǐng)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(yīng)用，提高醫(yī)療效率和質(zhì)量；在金融領(lǐng)域，通過分析交易數(shù)據(jù)、客戶信用數(shù)據(jù)等可以進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)等，保障金融安全。

（五）培育數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(jī)構(gòu)和人才參與到人工智能的研究和應(yīng)用中，形成一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。在這個(gè)生態(tài)中，各方可以共享數(shù)據(jù)、技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，開展合作研究和開發(fā)，加速人工智能技術(shù)的普及和推廣，推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的繁榮發(fā)展。同時(shí)，數(shù)據(jù)資源也為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供了基礎(chǔ)，催生了許多基于人工智能的數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)和創(chuàng)新應(yīng)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(chǎn)。擁有豐富、高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源的國家，在人工智能技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用方面具有先發(fā)優(yōu)勢(shì)，可以更好地培育人工智能產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，提升國家的綜合競爭力。例如，一些科技強(qiáng)國通過加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理、促進(jìn)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(jià)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(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先地位。

二、PaaS底座是AI時(shí)代企業(yè)重要的戰(zhàn)略基礎(chǔ)設(shè)施

（一）提供強(qiáng)大計(jì)算資源

AI 技術(shù)，尤其是深度學(xué)習(xí)，需要大量的計(jì)算資源來訓(xùn)練復(fù)雜的模型。PaaS 平臺(tái)通過其彈性計(jì)算能力，可以根據(jù)需求動(dòng)態(tài)分配計(jì)算資源。例如，企業(yè)可以在需要時(shí)快速擴(kuò)展計(jì)算能力，以支持大規(guī)模的 AI 訓(xùn)練任務(wù)，而在任務(wù)完成后釋放資源，從而降低運(yùn)營成本。

（二）支持多種開發(fā)工具和框架

PaaS 平臺(tái)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(jìn)行開發(fā)。例如，金蝶的蒼穹平臺(tái)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(dòng)人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用。

（三）提供數(shù)據(jù)管理和分析能力

AI 技術(shù)依賴于大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。PaaS 平臺(tái)提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理和分析能力，支持?jǐn)?shù)據(jù)的存儲(chǔ)、清洗、轉(zhuǎn)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(yīng)用提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持，提高人工智能模型的準(zhǔn)確性和性能。

（四）簡化開發(fā)和部署流程

PaaS 平臺(tái)整合了各種 AI 服務(wù)和工具，促進(jìn)了不同技術(shù)之間的協(xié)同工作，簡化了 AI 應(yīng)用的開發(fā)和部署過程。AI 場(chǎng)景構(gòu)建 PaaS 能力允許企業(yè)根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求定制化開發(fā) AI 應(yīng)用，實(shí)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(yīng)市場(chǎng)變化，推出具有競爭力的 AI 產(chǎn)品和服務(wù)。

（五）促進(jìn)團(tuán)隊(duì)協(xié)作

PaaS 平臺(tái)的協(xié)作工具，如共享工作區(qū)、項(xiàng)目管理和通信功能等，增強(qiáng)了團(tuán)隊(duì)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(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)專家等多領(lǐng)域的專業(yè)人才能夠更好地協(xié)同工作，共同推動(dòng)人工智能項(xiàng)目的進(jìn)展，加速從概念到實(shí)施的創(chuàng)新過程。

（六）降低技術(shù)門檻和成本

AI PaaS 將復(fù)雜的 AI 技術(shù)棧（如算法、算力、數(shù)據(jù)管理）抽象為標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)，降低了企業(yè)智能化應(yīng)用的技術(shù)門檻。同時(shí)，PaaS 平臺(tái)采用按需付費(fèi)的模式，企業(yè)無需提前購買和維護(hù)大量的硬件設(shè)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(jī)會(huì)開展人工智能項(xiàng)目，推動(dòng)人工智能技術(shù)在更廣泛的領(lǐng)域得到應(yīng)用和發(fā)展。

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

（一）發(fā)展數(shù)據(jù)資源方面

提升數(shù)據(jù)質(zhì)量：一是構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。明確數(shù)據(jù)采集的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，確保采集的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、完整、一致。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，統(tǒng)一病歷數(shù)據(jù)的格式和內(nèi)容要求，提高數(shù)據(jù)的可用性。二是加強(qiáng)數(shù)據(jù)標(biāo)注管理。建設(shè)數(shù)據(jù)集精細(xì)化標(biāo)注眾包服務(wù)平臺(tái)，吸引專業(yè)人員參與標(biāo)注，并研究平臺(tái)激勵(lì)機(jī)制，以提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性和效率。

促進(jìn)數(shù)據(jù)共享與開放：一是打破數(shù)據(jù)壁壘。推動(dòng)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(jī)制和平臺(tái)。例如，政府可以牽頭建立公共數(shù)據(jù)開放平臺(tái)，開放交通、氣象等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，為人工智能研究和應(yīng)用提供支持。二是鼓勵(lì)企業(yè)合作。鼓勵(lì)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(shí)現(xiàn)互利共贏。例如，科技企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)合作，利用雙方的數(shù)據(jù)共同開發(fā)智能金融產(chǎn)品。

強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)：一是建立安全管理制度。明確數(shù)據(jù)安全責(zé)任，加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)訪問、存儲(chǔ)、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(shù)。對(duì)敏感數(shù)據(jù)采用加密算法進(jìn)行加密處理，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過程中的安全性。同時(shí)，使用安全多方計(jì)算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)，在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析和模型訓(xùn)練。

（二）發(fā)展 PaaS 底座方面

優(yōu)化 PaaS 平臺(tái)性能：一是提升計(jì)算能力。加快建設(shè)人工智能公共算力中心，提供多元化優(yōu)質(zhì)普惠算力，滿足人工智能模型訓(xùn)練和推理對(duì)計(jì)算資源的需求。同時(shí)，優(yōu)化計(jì)算架構(gòu)，提高算力的利用效率。二是完善存儲(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)。提供高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理服務(wù)，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速讀寫。優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，降低網(wǎng)絡(luò)延遲，確保數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)之間的快速傳輸。

豐富 PaaS 平臺(tái)功能：一是支持多種框架和工具。PaaS 平臺(tái)應(yīng)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(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練。同時(shí)，提供豐富的算法庫和工具集，幫助開發(fā)者快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、模型評(píng)估等功能。二是提供數(shù)據(jù)管理服務(wù)。整合數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注、存儲(chǔ)等功能，為人工智能項(xiàng)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(dòng) PaaS 平臺(tái)的開源與協(xié)作：一是建立開源社區(qū)。鼓勵(lì) PaaS 平臺(tái)的開源和共享，吸引更多的開發(fā)者參與到平臺(tái)的建設(shè)和改進(jìn)中。通過開源社區(qū)，促進(jìn)技術(shù)交流和創(chuàng)新，推動(dòng) PaaS 平臺(tái)的不斷發(fā)展和完善。二是加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作。促進(jìn)企業(yè)、高校和科研機(jī)構(gòu)之間在PaaS 平臺(tái)方面的合作，共同開展技術(shù)研究和項(xiàng)目開發(fā)。例如，高校和科研機(jī)構(gòu)可以為 PaaS 平臺(tái)的優(yōu)化提供理論支持和技術(shù)創(chuàng)新，企業(yè)則可以將研究成果應(yīng)用到實(shí)際產(chǎn)品中，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研的深度融合。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)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(zhǔn)洞察市場(chǎng)趨勢(shì)、客戶需求，助力企業(yè)搶占先機(jī)。企業(yè)沉淀的數(shù)據(jù)越豐富、獨(dú)特，越能在 AI 加持下形成難以復(fù)制的競爭優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)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(qiáng)力助推器。它為企業(yè)打造高效、靈活且可擴(kuò)展的開發(fā)與運(yùn)行環(huán)境，通過豐富開發(fā)工具與自動(dòng)化功能，大幅提升開發(fā)效率，降低初始成本與運(yùn)維難度，結(jié)合 AI 技術(shù)，為企業(yè)提供智能決策支持。豐富企業(yè)數(shù)據(jù)資源、構(gòu)建企業(yè)先進(jìn)PaaS底座，將為企業(yè)在人工智能時(shí)代插上騰飛的雙翼，助力企業(yè)在廣闊的市場(chǎng)空間中展翅翱翔。

作者：北京前沿未來科技產(chǎn)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(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院）

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