AI算力棒是什么

『壹』 数据标注行业目前的痛点是什么

人工智能行业，痛点是数据领域无法满足AI商业化落地的需求。
自从2012年深度学习在图像和语音方面产生重大突破后，人工智能便真正具备了走出实验室步入市场的能力，2016年AlphaGo的胜利再次引爆行业，成功唤起了中国市场的兴趣，时至今日，人工智能的商业化在中国得到了长足发展，在安防、金融、企服等领域纷纷落地开花，同时也真正意义上衍生出了一套完整的产业链。
目前人工智能商业化在算力、算法层面已达到阶段性基本成熟，不过想要更加契合落地需求、解决行业具体痛点，还需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑。
人工智能行业内有一个很重要的共识：数据集质量的高低直接决定最终模型效果的好坏。
换句话说，数据对于模型性能的贡献是最大的，数据越多越丰富、代表性越强、模型效果越好，算法的健壮性和鲁棒性就越强。
随着AI企业商业化落地进程的加快，越来越多的企业开始意识到标注数据的重要性。
以自动驾驶为例，目前很多企业都已经生产出自己的无人驾驶汽车样车，并频频出现在公共视野内。
然而，虽然这些样车在实验室内表现良好，但距离真正的商用仍然有很遥远的距离，一个很重要的原因就是真实路况场景与实验室场景差距过大。
在实验室内，只需要少量的道路数据即可满足实验的需要，但是到了真实的道路上，无人驾驶汽车将会遇到很多无法预知的情况，在没有足够数据支撑的前提下，车载电脑无法做出自己的判断，导致潜在的风险剧增。
可以说数据决定了AI的落地程度，更具前瞻性的数据集产品和高度定制化数据服务成为了行业发展的主流。

『贰』 AI元学习首次进入神经科学，这意味着什么

把科学的范围缩小一点，比如在元宇宙内，AlphaGo家族有机会成为创世上帝吗，

又能又不能。让它创世的是人类。它最多就是一个专家专机，它的零件与人脑相比还处在原始人用石头堆砌代码的时代。

这是因为AI对科学常识的掌握还是相当弱的，即使是大模型大数据喂出来，其基本科学素养还是不可控的。

今日的AI模型和各种原理算法，离成为一个真实大脑还有很远的距离。