2023年AI更冷还是更热？数据要素成焦点，三大前沿趋势透析智东西作者|李水青编辑|漠影刚

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智东西
作者|李水青
编辑|漠影
刚刚过去的2022年，是人工智能（AI）产业焦点快速切换的一年。
红极一时的计算机视觉、智能语音等AI算法赛道回归冷静，数据智能新领域变得更加炙手可热。
随着2022年东数西算工程、“数据二十条”等政策推出，数据的生产力要素地位更加凸显，发展大数据产业成为数字经济发展的迫切要求。知名行研机构IDC预测， 2026年中国大数据IT支出规模将达359.5亿美元（约合2438.13亿元人民币），复合增长率达21.4% 。
知名国产大数据基础软件公司星环科技技术VP（高管）杨一帆告诉智东西，前几年AI企业落地以单一模态技术为主，比如以单纯的图象数据分析支持图像识别、身份认证等应用。近年随着技术市场和应用市场的逐渐成熟和深入，单模态、单模型难以应对实际落地过程中复杂场景的需求，为数据智能的进一步发展提供了动力。
作为人工智能三大要素之一，数据正为AI产业带来新的活力。杨一帆认为，面向新的2023年，多模态数据分析、可信AI、开发运维一体化有望成为产业发展的三大新趋势。
一、打破数据孤岛，多模态数据分析兴起
进入十四五数字化转型时期，我们看到政企行业数据的丰富程度和增长速度都很可观，多模型、多模态数据成为AI产业发展的新特征。
随之而来的是严重的数据孤岛、知识壁垒，阻碍了AI落地进程。
以智慧零售场景为例，当某商场需要从消费商品评价研究特定人群的消费偏好时，他们至少需要使用人群“关系”、消费“记录”、商品“评价”等不同来源或形式的数据进行分析。按照传统方法，这些数据通常来自不同数据模型的数据库，而商场的分析团队需要适配多种数据库的连接、查询、开发、分析技术等，不仅流程复杂、效率低下会带来决策时效性差，而且数据不一致引起的决策误导也容易出现。
在这种背景下，一种基于统一架构的多模态数据分析工具应运而生。
面向多模态数据分析需求，星环科技多模型大数据基础平台TDH9.0（TranswarpDataHub）提出统一架构：通过统一接口、统一计算引擎、统一分布式存储管理系统、统一的资源调度，汇聚十种数据模型组合拳，打通了大数据业务全场景。

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比如基于TDH9.0 ，前文提到的智慧零售数据分析难题将被解决，客户能一举实现跨三个表联合分析，同时无需额外数据导出或者转换，在准确分析的同时简化开发流程和用户操作。
值得一提的是，星环科技还通过知识图谱平台SophonKG加持TDH9.0 ，增强多模态数据分析的认知智能化水平。
以金融行业为例， SophonKG开发的图像和自然语言处理模块，支持从文本、图像、关联数据、表格数据等多种类型数据中，自动抽取和推理行业、公司及机构名、地址、人名、产品、时间等实体、关系和事件，从而通过多模态数据分析帮助相关机构智能化识别可疑交易、发现黑灰产团伙、画像贷款人违约风险、预测担保人风险等。
可以看到，多模态的数据分析已成为AI产业落地迫切需求。它有利于企业打破数据孤岛，进而从数据这一底层生产要素推动AI向认知智能进化，以此帮人们解决场景更复杂的问题。
二、提倡数据流通交易，可信AI成刚需
随着AI落地进入深水区， AI还面临越来越多的可信挑战。