“当下，人工智能发展首先需要攻克的是数据量不足的问题。”日前举行的2023大湾区科学论坛上，中国工程院院士、鹏城实验室主任高文直言，虽然企业可通过公开渠道相对容易地购买数据，但“仍不解渴”。
如果把发展人工智能比喻成烹饪，我们不仅在算力大模型这个动力端上差点“火候”，还要加点“料”，即数据。“人工智能的竞争，本质上是数据创造权、数据所有权的竞争。”香港科技大学(广州)协理副校长熊辉说。
广东有着完备的制造业体系，多年来沉淀了海量的制造业数据。同时，作为数字经济大省，广东拥有的数据量也位居全国之首。如何借助人工智能技术挖点“好料”，做出数据的“好菜”，让资源越用越多、越用越好，是广东发展人工智能产业的重要课题。
蓝海待挖
随着ChatGPT的火爆，未来有可能会导致一部分人员的失业，但同时也会孕育出一批新职业。目前其中最吸人眼球的，就是被称为“AI喂养员”的数据标注员。
给AI喂数据成了专业工作。这也从侧面反映出，在AI时代，数据拥有的重要价值。
5月23日，国家互联网信息办公室发布的《数字中国发展报告（2022年）》显示，2022年我国数据产量达8.1ZB，同比增长22.7%，全球占比达10.5%，位居世界第二。
“海量的数据正在改变现有的商业模式。”大数据专家、科技作家涂子沛举例说，微信每日步数成为保险公司保费定价参考，步数多的人保费可能更低。“数据会成为我们的通行语言，每一家企业都会变成数据公司。”
对于工业大省广东来说，其制造业体系丰富，沉淀了海量的制造业数据。这些贯穿在生产、设计、营销等全链条的数据，在人工智能技术的加持下，正在为制造业发展注入更大动能、打开更大空间。
用AI“提炼”数据，可以让数据变成资本。近日，在广州数据交易所，广州首个公共数据运营产品“企业经营健康指数”顺利完成交易。通过人工智能手段，用经营数据给企业画像，以数据资产化作为新型融资方式，将破解中小企业融资难问题。截至当前，广州数据交易所累计交易金额突破10亿元。
数据价值的不断挖掘，也在反向催生如何获取更多有用数据的市场需求。在深圳数据交易所，可信数据空间技术正式实现国产商业化落地，实现了“数据为我所用，但不一定为我所有”，直击行业痛点。
该技术通过人工智能隐私计算等方式，可实现消费电子产品、新能源锂电池等生产全过程质量数据的可信共享，打消企业数据流通的顾虑。
“该技术未来还可以进一步扩展到制造业、物流等泛工业行业，服务于企业研发、生产、销售、供应、物流等全过程，提升产业链竞争力。”深圳数据交易所董事长李红光说。
在广东数字政府研究院副院长傅建平看来，广东拥有中国制造业全部31个国民经济行业大类，其中15个大类的规模更是居全国之首。挖掘利用好海量的制造业数据，可以推动传统制造业智能化升级，支撑构建虚拟产业集群，催生新产品、新模式、新业态，加快制造业与服务业深度融合，推动人工智能产业加快发展。
仍不解渴
丰富的数据，就如同待开采的金矿，但如何“掘金”仍是一个问题。
“数据之于AI大模型就像原油之于汽车，汽车是无法直接使用原油的，原油要经过一系列复杂的炼化过程。”鹏城实验室云脑使能研究所所长张伟说。
同样的，海量原始数据需要经过“炼化”构建成数据集，才能真正有效地提供给AI大模型训练。
“国内数据流通存在供给不足的问题，尤其是高质量数据不足，限制了国内AI大模型发展。”李红光注意到，国内大模型语音聊天机器人在表达上，中文反馈结果往往不如英文准确，除了中文更难理解、搜索难度更大之外，一个关键因素是数据支撑不足。
如何获取量足、质优的数据，成为人工智能产业向前发展绕不开的问题。
“数据分散在不同的地方，碎片化比较严重。同时，没有经过整理的数据，存在字段缺失、信息不准等问题，影响了数据价值的发挥。”李红光说。
但是，如果数据类型太过丰富，也会进一步分散数据价值。兴森科技PCB事业部（广州）总经理杜子良说，除了文本等结构化数据，工厂还经常留存图像、音频、视频等多样的非结构化数据，处理起来更加困难。随着业务扩张，这家企业在深圳、江苏宜兴等地新建了多个生产基地，这些生产基地之间也面临数据资源高效共享、协同、流动的挑战。
“数据挖掘的痛点是‘孤岛效应’突出，难点是数据利用和保护机制不健全。”琶洲实验室战略研究中心林韬杰博士说。
在实践过程中，还有许多企业仍未建立数据采集能力。树根互联联合创始人、CEO贺东东举例说，比如将机器等“哑设备”用传感器连接，采集数据后还要传输和存储、建模分析，才能将数据变成资产，“但这么做成本高昂”。
释放潜能
“数据应该和广东优势产业尤其是制造业深度融合，才能最大限度激活要素潜力，并助力产业转型升级。”傅建平建议，广东可从盘活数据资源、挖掘数据价值、释放数据潜能三个方向对数据要素进行突破。
所谓“见多才能识广”，AI的迭代同样来自“见多识广之后的沉淀和创造力”。数据的治理、算法的进步，需要大量结构化标注数据，并对模型进行训练、调优。
“过去很多企业的数据被白白浪费掉了，但现在通过传感器即可采集和挖掘数据，再借助基于机器的人工智能算法，不断优化生产和营销。”贺东东说，数据已经成为智能决策的依据，未来也将取代传统厂房、设备，成为企业最有价值的要素。
如今，广东正分门别类推动传统产业转型升级，并为此出台了专门的转型指引，“手把手”指导企业数字化转型。
今年4月，广东省工信厅印发的《广东省纺织服装行业数字化转型指引》和《广东省家具行业企业数字化转型指引》提出，推动大数据挖掘应用迈上新台阶。
比如，在纺织服装行业，充分挖掘广州、深圳、上海等纺织服装展会数据资源，为招展、招商、服务和制定行业政策提供支撑。
在家具行业，加强与家具卖场、经销商、电商平台深度合作，用好用足各类平台数据银行，分析挖掘消费者群体画像，孵化培育热销产品，打造具有特色和影响力的消费新品牌。
需求和机遇往往伴随着行业痛点诞生，不少企业已经“嗅”到了商机，开始借助广东海量的数据资源，研发高质量挖掘数据的系统平台。
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