“其次如果想要使用AI去提取信息，我们首先要清楚AI是由什么构成的。”他指出，AI最核心的两部分是数据和代码，而数据将决定AI的上限。这与知名机器学习专家吴恩达一直在强调这样的观点不谋而合，吴恩达多次公开表示，AI模型已经接近固定，AI正在从Model-centric 向 Data-centric 转变。根据IDC预测，未来5年企业80%数据都会是语音、图像、点云等非结构化数据，如何管理和使用非结构化数据将是下个时代核心命题。以特斯拉数据引擎为例，王广宇分享了如何以数据为中心去提升AI效能，鼓励企业构建不同场景下的数据引擎，加速产品的高速迭代，在竞争中持续领先。
最后，他认为效率的要求与工具的创新，也在加速组织协作方式的变革。“我们可以发现很多AI公司内部的组织方式发生了一些变化，从AI四小龙时期的Do-it-all Engineers，到目前领先的公司尝试去调整组织架构，可以看到组织分层越来越明显、模式变得更加清晰。”可惜的是，对于大部分正在变革的组织来说，目前并没有一个很好的工具可以让组织协作变得更加容易。
为企业构建非结构化数据能力
疫情影响下，今年更多的优秀企业体会到了AI的重要性，格物钛智能科技也致力于帮助企业去推动AI工程化、构建非结构化数据能力。
据悉，格物钛数据平台依托强大数据引擎，能够驱动海量复杂数据的灵活存取用，正在帮助智慧物流及更多行业筑牢新基建底层，加速AI开发和产品创新，释放海量非结构化数据的商业价值。
