聪明的AI要“吃”什么?

主要观点总结

文章介绍了高质量数据集在人工智能领域的重要性及其建设现状。随着AI技术的发展，高质量数据集需求量激增，国家到地方都在积极推动高质量数据集建设。文章提到了高质量数据集的挑战和未来发展方向，包括市场需求旺盛和政策推动下的应用前景。

关键观点总结

关键观点1: 高质量数据集定义及重要性

高质量数据集是经过处理可直接用于AI模型训练的数据集合，能有效提升模型性能。目前，我国高质量数据集建设已按下加速键，被视为人工智能发展的关键要素之一。

关键观点2: 政策推动与市场响应

国家数据局等部门相继出台政策推动高质量数据集建设。江苏、贵州、上海等多地也推出激励政策。北京国际大数据交易所等市场主体的交易数据显示，高质量数据集的需求呈现爆发式增长态势。

关键观点3: 挑战与应对

当前高质量数据集面临数量不足、标准缺失、质量参差不齐以及开放和流通程度不够等挑战。各地正在积极破题，推动高质量数据集建设，打造开放协同的数据共享机制。

关键观点4: 应用领域及前景

高质量数据集的应用领域广泛，包括工业制造、交通运输、金融服务等。随着政策和市场的推动，高质量数据集将成为人工智能的重要燃料，赋能千行百业。

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