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91aiwork：人工智能公司真正比拼的其实是数据能力

2019年6月5日，全球人工智能行业高速发展，ai正在通过“数据＋算力＋算法＋场景”的叠加效应，帮助企业更好地决策，将复杂的分析嵌入到日常的工作和交易场景中，使日益复杂的工作变得更加自动化，提高财资工作效率，从而直接改变和衍生出更多的商业模式和应用场景。

但人工智能公司镁光灯下展现的更多的是愿景、场景、算法、模型。却鲜有公司呈现自己的数据能力。其实，在算法和模型的差异性比较小，而识别度和准确度的差别，直接影响到一家人工智能公司的“智能程度”。

数据获取能力不仅拼资本，更拼行业关系

中国市场主要的人工智能公司，例如商汤科技、旷视科技、地平线等，包括百度、阿接口电缆里、腾讯等传统互联平台公司，获取数据的方式主要是通过获得国家颁发的牌照，自己购置设备进行采集；传统互联公司在数据采集部分拥有一定程度的先发优势，基于原有的大量用户和终端，可以比较容易的获得一些通用数据，但对于某些特定人群和特征的数据，获取难度依然很高，所以这些公司的数据获取既要大投入拼资本，更要拼行业关系，通过行业上下游的商务合作，进行数据的交换，方能有可能补全自己的数据类型。

数据标注能力其实是ai公司的供应链管理能力

所以很多人工智能公司被有很多人都选择国产机电数据获取这道门槛挡在了外面，而即使有了数据，并不等于万事大吉，最重要的是数据标注。只有对数据进行结构化处理，按照算法要求进行精准标注，才能使得模型得以被训练，识别度、准确率才能稳步提升，进而才能实现产品的迭代还可选用优化，从能用到好用的飞跃。而如何在鱼龙混杂的数据标注公司里选择稳健、优质的合作伙伴，成为了各家ai公司采购部门的难题。

在走访多家数据标注公司并请教行业的专家常见故障1：后，我们不难发现，数据标注公司可以大致分为两大类：1.0阶段，转包式平台公司；2.0阶段自营式服务公司。

两者的区别关键在于，数据标注公司是否有完全自建的标注团队，很多自诩为数据标注平台的公司，普遍采用转包模式，通过层层转包，各接包方并不拥有自建的标注团队，只是赚取微薄的差价。 这类数据标注公司其实并不具备相应的能力，徒有其名而已。

人工智能公司如果选择这类公司合作，会存在诸多风险，比如对业务需求理解不准确、响应速度慢、调整速度慢、最关键的是数据安全根本得不到保障，对于保密级别高的数据类型，选择转包类公司合作，无异于飞蛾扑火。

数据安全更加考验ai公司的风险意识

以91aiwork为代表的2.0阶段的自营式数据服务公司，杜绝了行业内层层转包的弊病，通过完全自建高标准的数据交付中心，达到“物理安全、人员安全、数据安全”，确保客户数据不卫辉被存贮、不被翻录、翻拍、转发，360度安全无死角；并依托91aiwork数据服务平台给予各合作方进行赋能，通过业务培训、管理培训、工具支持等全方集成IC位的紧密合作。

数据服务的前提是数据安全，如果数据安全得不到保障，给予数据的服务又从何谈起，所以数据安全的重视程度，其实倒逼人工智能公司在选择数据标注合作伙伴时候，不只是关注价格高低，而要先考察对方对多数产品来讲条件更加严格的业务模式，数据安全的可靠性红木家具。在这些基础上，才能进行商务洽谈。

所以，对于一家真正的人工智能公司来说，关注自己的核心数据能力，选择重视数据安全的合作伙伴，才能实现自身业务竞争力的长期良性迭代发展。

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