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2021年11月26日，《領(lǐng)域大數(shù)據(jù)系列講座》第八期以線上形式舉辦。數(shù)據(jù)堂（北京）科技股份有限公司創(chuàng)始人、CEO齊紅威先生應(yīng)邀給同學(xué)們帶來了題為“人工智能數(shù)據(jù)要素建設(shè)與服務(wù)”的主題講座。

齊紅威，數(shù)據(jù)堂創(chuàng)始人、CEO。2003-2011年間，擔(dān)任NEC中國研究院智能信息處理研究部部長、高級研究員。2004年，獲中科院自動化所人工智能與模式識別專業(yè)博士學(xué)位；2004-2006年，中科院計算技術(shù)研究所博士后；2007-2008年，斯坦福大學(xué)計算機(jī)訪問學(xué)者。主要專注人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)，聯(lián)邦數(shù)據(jù)與聯(lián)邦服務(wù)。

本次講座從“數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展概況”、“智能數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景”、“智能數(shù)據(jù)生產(chǎn)與處理”、“聯(lián)邦數(shù)據(jù)與聯(lián)邦智能” 、“數(shù)據(jù)要素市場的發(fā)展現(xiàn)狀和問題”五方面展開。齊紅威博士結(jié)合自己20余年的研究與工作經(jīng)歷，對數(shù)字經(jīng)濟(jì)與數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)作了詳細(xì)而精彩的講解。

齊紅威博士首先對數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展概況作了詳細(xì)的解讀，并對數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的兩個階段進(jìn)行了分析與總結(jié)。

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數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展第一階段是2011年至2017年，大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)交易、征信&風(fēng)控&營銷&政務(wù)在這一階段起到了核心作用。這一階段的主要特點是將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以大規(guī)模統(tǒng)計分析方式得出風(fēng)控、愛好等信息，并以數(shù)據(jù)匯聚的模式來進(jìn)行數(shù)據(jù)交易。但與此同時，數(shù)據(jù)的流動也帶來了安全、隱私、版權(quán)、跨境等一系列不可解決的問題。

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數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展第二階段則開始于2017年，并持續(xù)至今。2017年，我國出臺了網(wǎng)絡(luò)安全發(fā)、個人隱私法，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)由此經(jīng)歷了一個快速調(diào)整期。在提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)據(jù)要素智能化后，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)進(jìn)入第二輪的發(fā)展期。這一階段的主要特點是將語音、視頻、文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采用人工智能技術(shù)智能處理、識別、判斷等，在法律法規(guī)的約束下，數(shù)據(jù)不流動，算法模型流動，不再以數(shù)據(jù)匯聚的模式進(jìn)行交易，即數(shù)據(jù)可用不可見。

隨后，齊紅威博士對智能數(shù)據(jù)的七個應(yīng)用場景作了展示和分析，并表示智能數(shù)據(jù)在現(xiàn)在的產(chǎn)業(yè)發(fā)展中無孔不入，但現(xiàn)階段我國乃至全球發(fā)展人工智能及其落地的應(yīng)用場景相對有限，未來將會有更多的機(jī)會和場景看到人工智能的應(yīng)用。

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第一個場景是自動駕駛數(shù)據(jù)采集標(biāo)注。通過自動駕駛攝像頭采集路面場景，如指示牌、路燈等信息，將這些大規(guī)模的道路場景進(jìn)行標(biāo)注、訓(xùn)練，在一些特定場景下，其安全性能可以超越人類。此外，還可以通過一定規(guī)模的駕駛員數(shù)據(jù)訓(xùn)練如駕駛員的行為及人臉屬性，通過技術(shù)分析檢測駕駛員狀態(tài)是否屬于安全駕駛行為，從而實現(xiàn)主動提醒駕駛員的功能。

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第二個場景是生物識別數(shù)據(jù)采集標(biāo)注。通過對一人多照的數(shù)據(jù)、跨年齡段及不同攝像頭下&化妝前后的人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行識別訓(xùn)練，結(jié)果可以應(yīng)用在各種各樣的人臉識別、檢測場景中，比如各大手機(jī)廠商的face ID、智能安防、高鐵及機(jī)場安檢、酒店的身份核驗等場景。

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第三個場景是語音識別&合成數(shù)據(jù)采集標(biāo)注。齊紅威博士以數(shù)據(jù)堂舉例，數(shù)據(jù)堂采集了全球50多個國家各種各樣的語音數(shù)據(jù)，比如歐洲語系的法語、西班牙語，亞洲語系的日語、越南語，以及各個國家的英語語音、我國不同口音的普通話語音數(shù)據(jù)，通過對這些語音數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)處理，結(jié)果可以應(yīng)用于智能音響、語音輸入法、智能家居、智能車載、客服語音助手等場景。

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第四個場景是智能安防數(shù)據(jù)采集標(biāo)注。智能安防的核心是分析監(jiān)控下的人、物、異常狀況等。從應(yīng)用場景來看，可以分為三類，分別為大場景、中場景、小場景。大場景包括道路監(jiān)控等的城市級智能安防，典型特點攝像頭位置較高，識別清晰度低。中場景包括4S店、銀行營業(yè)廳及政府辦公大廳等，典型特點場景相對受限，攝像頭位置較低，清晰度較高。小場景包括家庭內(nèi)、電梯間安裝監(jiān)控，場景更受限，攝像清晰度更高。

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第五個場景是OCR數(shù)據(jù)采集標(biāo)注。通過OCR技術(shù)支撐，智能化識別辦公場景中的票據(jù)、單據(jù)，還有我們常用的手寫輸入法、文檔的掃描，以及學(xué)校使用的考卷分析。齊紅威博士表示，自動識別考卷內(nèi)容都是智能化手段和技術(shù)的應(yīng)用場景。

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第六個場景是缺陷數(shù)據(jù)采集標(biāo)注。通過對缺陷品數(shù)據(jù)采集標(biāo)注，用智能化手段輔助人工或代替人工，提高工作效率及精細(xì)度。此類技術(shù)可應(yīng)用在高鐵檢修、手機(jī)屏幕的檢測等場景。

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第七個場景是醫(yī)療影像數(shù)據(jù)采集標(biāo)注。通過足夠多的訓(xùn)練樣本，可以實現(xiàn)自動診斷?，F(xiàn)階段一些法律法規(guī)的要求未能大規(guī)模的鋪開使用，但在未來的醫(yī)療領(lǐng)域是有一定的發(fā)展趨勢。

在介紹完數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段及智能數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景后，齊紅威博士對智能數(shù)據(jù)生產(chǎn)與處理進(jìn)行了介紹。齊紅威博士透露，建設(shè)大規(guī)模數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注平臺，進(jìn)行圖像、視頻、語音及文本多模態(tài)數(shù)據(jù)處理，大致分為如下幾個步驟：

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第一步數(shù)據(jù)獲?。罕姲Ｊ讲杉瘮?shù)據(jù)；實際業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)；互聯(lián)網(wǎng)挖出的數(shù)據(jù)。

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第二步數(shù)據(jù)自動處理，現(xiàn)在的算法對數(shù)據(jù)的規(guī)模需求越來越大，比如人臉數(shù)據(jù)由最初的幾千人發(fā)展到幾十萬人甚至上百萬的數(shù)據(jù)規(guī)模，這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)人為標(biāo)注處理是做不到的，需要智能化處理-自動標(biāo)注，自動標(biāo)注的精度可以達(dá)到80%以上，再提高精度可以通過人機(jī)交互的標(biāo)注或校對工具實現(xiàn)。

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第三步數(shù)據(jù)質(zhì)檢，機(jī)器質(zhì)檢--預(yù)置探針數(shù)據(jù)（標(biāo)注結(jié)果和答案），機(jī)器自動質(zhì)檢，統(tǒng)計數(shù)據(jù)標(biāo)注的正確率；還可以通過高效率的人機(jī)交互截面，人工質(zhì)檢，統(tǒng)計數(shù)據(jù)標(biāo)注的正確率。

隨著國家與社會層面對數(shù)據(jù)安全與個人隱私保護(hù)要求越來越高，數(shù)據(jù)安全與保護(hù)變得愈發(fā)重要。針對這一發(fā)展趨勢，齊紅威博士在聯(lián)邦數(shù)據(jù)與聯(lián)邦智能這一部分作了詳細(xì)的講解。

齊紅威博士表示，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)流動的服務(wù)方式與安全、隱私、保密要求沖突越來越嚴(yán)重，需要尋找新的數(shù)據(jù)利用模式，即保證原始數(shù)據(jù)安全，又能充分利用數(shù)據(jù)價值。聯(lián)邦模式的本質(zhì)在于，利用算法或模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到有價值的結(jié)果。在這個過程中，數(shù)據(jù)不動算法動，這樣既滿足安全隱私要求，又有效利用數(shù)據(jù)的價值。聯(lián)邦數(shù)據(jù)作為一種新的數(shù)據(jù)服務(wù)模式，可以使得各方在不披露原始數(shù)據(jù)的情況下建立聯(lián)邦共享。

最后，齊紅威博士對數(shù)據(jù)要素市場的發(fā)展現(xiàn)狀和問題作了分析。齊紅威博士表示，數(shù)據(jù)流動需要建立市場，地方政府、國家部委、研究機(jī)構(gòu)等多方也開始討論和實踐數(shù)據(jù)要素市場，但都不可避免的觸及到了核心，即傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)匯聚方式解決不了安全隱私法律問題。對此很多交易市場還沒有形成清晰的整體思路和解決方案。

與此同時，數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展也存在一些問題。

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要素層面，數(shù)據(jù)要素涵蓋領(lǐng)域多，沒有理清市場流動的數(shù)據(jù)；我們需要分清對象，定位清晰，精準(zhǔn)到產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。

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生態(tài)層面，數(shù)據(jù)要素市場需要多方參與，角色分工不明確。各方必讀統(tǒng)籌、數(shù)據(jù)、運(yùn)用、需求、監(jiān)管等需要分工協(xié)作。

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安全層面，數(shù)據(jù)匯聚解決不了安全，我們需要另尋他途，比如建立分布式操作系統(tǒng)-數(shù)據(jù)不動模型動，在這樣的機(jī)制下進(jìn)行數(shù)據(jù)共享，統(tǒng)一規(guī)則管控，有效運(yùn)轉(zhuǎn)起來。

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標(biāo)準(zhǔn)層面，數(shù)據(jù)質(zhì)量/服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)沒有，不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是不一樣的。

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政策層面，缺乏清晰的引導(dǎo)/扶持/服務(wù)政策；良好的政策引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)向正確方向發(fā)展，并可加快發(fā)展速度。

數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)作為一個全新的朝陽產(chǎn)業(yè)，發(fā)展過程中必然會經(jīng)歷調(diào)整和洗禮。目前，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)尚處于發(fā)展的初始階段。相信經(jīng)過未來不斷的調(diào)整，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)有改變其他不同產(chǎn)業(yè)的新的戰(zhàn)略機(jī)會。

●背景鏈接

領(lǐng)域大數(shù)據(jù)系列講座是中國科學(xué)院大學(xué)人工智能與應(yīng)用MBA項目核心課程之一，旨在通過邀請國內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域頂尖專家學(xué)者及頭部企業(yè)首席技術(shù)專家等嘉賓進(jìn)行分享，力圖為同學(xué)們構(gòu)建一個人工智能從理論到實踐的宏大框架與實際應(yīng)用的感性認(rèn)識。

●人工智能與應(yīng)用MBA項目

該項目秉承中國科學(xué)院大學(xué)“科教融合”的辦學(xué)理念和大力發(fā)展交叉科學(xué)，建設(shè)新文科、新工科的學(xué)科建設(shè)目標(biāo)，依托于中科院相關(guān)院所在大數(shù)據(jù)、人工智能領(lǐng)域的優(yōu)勢科研資源和一流師資隊伍，于2019年在中國科學(xué)院大學(xué)MBA項目中新設(shè)置了人工智能及其應(yīng)用MBA項目，同時也是國內(nèi)第一個人工智能特色MBA項目。在9月發(fā)布的2021年(第十九屆) “中國最具影響力MBA排行榜”及2021年“中國MBA最具特色項目”榜單中，國科大人工智能與應(yīng)用MBA項目榮獲2021年“中國MBA最具特色項目”單項大獎。

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圖 文｜崔 慢

責(zé) 編｜羅 浩

編 輯｜MBA教育管理中心