思維方式
筆記君說(shuō)：
未來(lái)的商業(yè)競爭，是數據之爭。
如何打贏(yíng)這場(chǎng)競爭？這就要看你對數據了解多少。
人工智能只是一種技術(shù)手段，數據資產(chǎn)最終決定人工智能的行業(yè)應用發(fā)展，以及企業(yè)新的市場(chǎng)。
隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)、開(kāi)源、云計算等技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)在技術(shù)上會(huì )越來(lái)越接近。
不久的將來(lái)，超級摩爾定律下芯片計算力會(huì )有更大突破，人工智能作為一種技術(shù)能力將越來(lái)越普及，長(cháng)期來(lái)看，技術(shù)能力上的差異會(huì )越來(lái)越小。
在行業(yè)應用上，真正能建構牢固“護城河”的核心要素一定落在數據上。
那么，數據又從哪些維度展開(kāi)競爭呢？
第一，數據的品質(zhì)。
比如數據的準確性、完整性、可追溯性、持續性、真實(shí)性和共享性。這些品質(zhì)決定著(zhù)人工智能模型的質(zhì)量，也決定最終的落地成果。
第二，數據競爭存在先發(fā)優(yōu)勢。
那些占據著(zhù)特定的應用場(chǎng)景，并且更早、更多地獲取數據的領(lǐng)域，人工智能的優(yōu)勢會(huì )更明顯。
第三，數據的安全和隱私保護，決定了人工智能應用最終可以走多遠。
一、提升數據品質(zhì)
針對特定領(lǐng)域的數據集越龐大、越真實(shí)、越準確、越可追溯、維度越豐富、越協(xié)同共享，越能得出最佳算法并帶來(lái)競爭優(yōu)勢。
比如，在奈飛的網(wǎng)站上，圍繞用戶(hù)的維度，有性別、年齡、瀏覽過(guò)的電影、喜歡的明星、過(guò)往閱覽記錄等；圍繞某個(gè)電影的維度，有年代、導演、演員、風(fēng)格、題材、用戶(hù)評價(jià)等。
繞兩個(gè)主體的數據維度越豐富，越能在兩者間建立精準匹配的關(guān)系，讓企業(yè)以更好的體驗擴大用戶(hù)群，不斷強化自己的優(yōu)勢。
我們看到，app的用戶(hù)規模越大，往往越能更精準地滿(mǎn)足個(gè)性化體驗。
比如，現在我們使用的一些音樂(lè )app已經(jīng)能夠精洞悉每個(gè)用戶(hù)喜歡的音樂(lè )風(fēng)格，并準確推送喜歡的音樂(lè )。
對如何提升數據品質(zhì)，企業(yè)可以在兩方面同時(shí)努力：
內部，要有系統的規劃，實(shí)時(shí)采集和整理數據，建立長(cháng)期數據積累；
在外部，要有意識地構建生態(tài)體系或者尋找合作伙伴，盡可能多地獲得相關(guān)數據，且搭建統一架構，幫助數據互通。
二、數據的先發(fā)優(yōu)勢
數據競爭一定存在先發(fā)優(yōu)勢。企業(yè)越是占據特定的場(chǎng)景，更早、更多地獲取數據，人工智能的優(yōu)勢就越明顯。
現在，數據尚未全面商品化，企業(yè)與企業(yè)之間的數據交換尚未暢通。
由于市場(chǎng)的復雜和競爭、數據安全和監管等原因，企業(yè)或機構不敢輕易開(kāi)放數據，企業(yè)或機構需要通過(guò)自己的產(chǎn)品和生態(tài)體系來(lái)獲得更多數據。
從這個(gè)角度看，平臺型科技公司基于自己強大的數據基因，占有完全優(yōu)勢。
長(cháng)期來(lái)看，數據是可以創(chuàng )造收益的資產(chǎn)，是公司的核心競爭力，越早入局規劃，越能占據主動(dòng)。未來(lái)數據全面商品化之后，價(jià)值會(huì )非常明顯。