当前，数据渗透到各行各业，成为极为重要的生产要素之一，并决定着许多企业的未来。在商业、经济、制造等领域，数据开始辅助决策。这是一场变革，庞大的数据资源使得各行各业开启了量化进程。
12月13日，由新一代人工智能联盟双创推进组、北京创业孵育协会、北京大学校友创业联合会人工智能专委会、创客总部联合发起的“AI大数据应用与高端数据仿真技术”主题沙龙，在中关村互联网教育创新中心举行。沙龙邀请来自各个行业领域专家，分享AI大数据应用案例、经验总结、前沿技术等观点。
会上，数据堂联合创始人、副总裁肖永红做了“数据驱动的人工智能”的主题分享。他指出，数字经济的本质是信息化+智能化，信息化带来大数据，数据成为生产要素的基础性、战略性资源作用日渐突出;智能化改变生产方式和生产关系，而大数据促进智能化的转变和转换，已成为推动经济高质量发展的关键驱动力。
肖总说，人工智能进入应用时代，AI应用增多，数据价值得以释放和认可;但其实不少人工智能AI还停留在展示层，并没有达到真正的落地应用，究其原因还是缺乏满足复杂垂直场景应用的有效数据。众所周知，AI在实际应用中落地需要数据、算法、场景的三者结合。目前算法多采用深度学习，即需要通过大量数据的模型训练，方可支撑AI技术的落地应用，故而可以说数据资源的质量决定人工智能的高度。
作为专业的人工智能数据服务提供商，数据堂通过自建数据场景实验室和数据标注基地，为智能驾驶、智能家居、智能客服、新零售等领域提供定制化的数据采集标注服务。自2011年成立以来，数据堂已积累了丰富的图像、视频、语音、文本等各类型数据处理经验，目前已为国内外1000多家人工智能企业和科研机构提供优质的数据服务。
此次沙龙活动分为嘉宾分享和自由讨论两个环节，与会同仁一致认为：人工智能的落地应用迎来新的发展，行业开始回归理智，更多关注技术应用落地，故而大数据作为生产要素的基础性、战略性资源的作用也将日渐突出。现在和将来，数据堂将持续为人工智能产业的数字化、智能化发展贡献着自己的力量。
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