几年前，IBM的沃森计算机在电视益智问答游戏节目《危险边缘》(Jeopardy)中击败人类获得冠军，暗示了人工智能无限的前景。
而AI最近一次被大众关注，是在2016年，Alpha Go成功击败了世界排名第一的围棋选手，这被看作是人工智能一次“里程碑式的胜利”。
其实，早在1956年，人工智能便被视为学术学科进行研究和探索。在60多年后的今天，随着人工智能技术的加速落地，人类也进入到了一个新的时代：AI改善了人们的工作和生活，使其逐渐趋向智能化。
而人工智能技术的发展，依赖于人工智能的算法和算力，更大程度是依靠大数据为AI提供数据资源，完整丰富的数据才能提高算法的效率与效果，使AI不断成长进化。
大数据推动了面部识别、营销推广等许多领域深度学习的发展，这一度被视为人工智能浪潮的主要突破之一。但在更多的研究和应用领域中，深度学习仍然面临着一个最大的挑战，就是AI可用训练数据的“饥荒”问题。
一个突出的问题就是，数据结构不兼容，格式不够统一，无法拿来直接使用。此外，还有数据隐私和泄露的问题。目前数据隐私法规越来越完善，虽然这对保护消费者隐私很重要，但它也对数据的使用施加了严重的限制，带来“数据饥荒”，从而影响了人工智能应用未来发展的进程。
因此，在“数据饥荒”现状的时代， 对于人工智能的发展，更好的AI训练数据服务有着非常重要的作用。
数据堂作为全球领先的人工智能数据服务提供商，搭载了业界领先的AI训练数据服务能力 , 并以多年来积累的专业经验，为企业开发者提供数据服务技术解决方案。
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