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未来，AI数据层面的发展会有哪些趋势呢？

未来，AI数据层面的发展会有哪些趋势呢？
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2020年是不寻常的一年 ， 全球的健康、贸易、经济、文化、政治和科技领域 ， 无不发生着深刻的变化 。 今年恰逢现代人工智能（简称AI）发展10周年 。 前10年 ， 人工智能技术得到了长足的发展 ， 但也留下许多问题有待解决 。 那么 ， 未来 ， 数据层面的发展会有哪些趋势呢 ， 我们来看一组分析数据 。
我们首先分析数据的发展趋势 。 数据对人工智能 ， 犹如食材对美味菜肴 ， 过去10年 ， 数据的获取无论是数量 ， 还是质量 ， 又或者是数据的种类 ， 均增长显著 ， 支撑着AI技术的发展 。
【未来，AI数据层面的发展会有哪些趋势呢？】首先 ， 世界互联网用户的基数已达到十亿量级 ， 随着物联网、5G技术的进一步发展 ， 会带来更多数据源和传输层面的能力提升 ， 因此大财配资可以预见的是 ， 数据的总量将继续快速发展 ， 且增速加快 。
其次 ， 数据的存储位置 ， 业界预测仍将以集中存储为主 ， 且数据利用公有云存储的比例将逐年提高 。
以上对于未来数据的趋势 ， 可以总结为：数量持续增长；云端集中存储为主；公有云渗透率持续增长 。 站在AI技术的角度 ， 可以预期数据量的持续供给是有保证的 。
另一个方面 ， AI技术需要的不仅仅是原始数据 ， 很多还需要标注数据 。 标注数据可分为自动标注、半自动标注、人工标注3个类别 。
未来，AI数据层面的发展会有哪些趋势呢？
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那么 ， 标注数据未来的趋势会是怎样的？
我们可从标注数据工具市场的趋势窥探一二 。 人工标注数据在未来的5-10年内 ， 大概率依然是标注数据的主要来源 ， 占比超过75% 。
通过以上数据维度的分析与预测 ， 我们可以得到的判断是 ， 数据量本身不会限制AI技术 ， 但是人工标注的成本与规模很可能成为限制AI技术发展的因素 ， 这将倒逼AI技术从算法和技术本身有所突破 ， 有效解决对数据特别是人工标注数据的依赖 。


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