簡介：近期杭州云棲大會上出現了一個“數據博物館”，最吸引眼球的“展品”，竟是行業大規模開源數據集。不僅數量多達上百個，還覆蓋零售、文娛、工業、醫療、自然科學等數十個行業。既有來自真實業務場景的商品數據，也不乏跟產業界、學術界深入合作獲得的寶貴科研數據。

當前，人工智能已成為引領新一輪科技革命與產業變革的重要驅動力，而數據則是人工智能時代必不可少的生產資料。

近期杭州云棲大會上出現了一個“數據博物館”，最吸引眼球的“展品”，竟是行業大規模開源數據集。不僅數量多達上百個，還覆蓋零售、文娛、工業、醫療、自然科學等數十個行業。既有來自真實業務場景的商品數據，也不乏跟產業界、學術界深入合作獲得的寶貴科研數據。

還吸引到中國科學院國家天文臺臺長常進院士、創新工場首席科學家周明博士、阿里巴巴集團副總裁賈揚清、阿里巴巴青橙獎獲得者王權等學者大咖紛紛前往圍觀。

更厲害的是，基于這些數據集產出的學術論文，已經有超過700篇。

你或許想不到，這家“博物館”是由阿里云天池平臺在今年的杭州云棲發起的。

對于阿里云天池，最初是以“中國數據類賽事第一品牌”的形象被業界和開發者所熟知。天池主打業務包括天池大賽、天池數據科研、天池AI實訓等，為AI愛好者提供了分享、互動、成長的社區陣地，孵化了面向AI教學的實訓平臺。

作為中國最大的數據眾智平臺，天池希望通過提供工業界的最真實的業務數據，降低青年開發者接觸和使用科研數據的門檻。

2021年，天池2.0全新升級，啟動數據集開源計劃，面向社會開放上百個行業稀缺的AI數據集。此次令人耳目一新的數據博物館，也是天池2.0品牌升級后，首次在云棲大會亮相，目前已有4300多所研究機構基于天池數據集展開研究工作，累計產出了700多篇論文。

如果說「數據博物館」讓我們直觀地看到了大數據的應用前景，那么「天池數據青年團聚」則帶著我們展望了AI行業的未來。

10月20日云棲大會期間，一群心懷夢想，勇于創新的青年開發者齊聚云棲大會，共話AI未來。他們中既有高校教授學者、阿里星&達摩院學長、阿里HR以及技術KOL，也有高校計算機相關專業的碩博學生及青年開發者。作為一群AI青年，他們有鴻鵠之志，也同樣有年輕人的困惑。

學AI必須讀博嗎？
想要繼續深造，出國是否有必要？
技術人才未來的從業方向改如何選擇？
AI技術的未來發展趨勢與行業前景是怎樣的？
學校學習的技術與企業實際的開發場景如何無縫銜接？
搞學術，搞技術和搞錢之間該如何兼顧與取舍？
……

這些數據青年們關心的問題，也同樣是學術界和工業界所經常討論的話題。

此次「天池數據青年團聚」活動中，邀請到浙大研究員趙俊博，杭電教授賈剛勇、張樺，達摩院算法專家羅浩，菜鳥算法專家康嘉元，阿里招聘專家白晶晶，阿里云技術運營專家王聽，阿里云技術服務運營專家王可心，datawhale創始人范晶晶等相關技術領域的教授學者及行業專家，與數據青年們共同深入探討成長與困惑，用年青人的方式談創新、看未來。

AI行業內卷？恰恰說明熱度不減
很多人在學習和未來的從業方向選擇上，不免有些迷茫。如今AI技術發展日趨成熟，行業競爭日益激烈，現在進入這個行業是否能有一個良好的發展呢。

在團聚活動中，康嘉元博士提到，大家所認為的AI行業內卷，恰恰證明AI行業熱度不減，并聚集了眾多企業的資本投入和越來越多的優秀技術人才。這正是一個行業不斷調優，健康發展的表現。對于AI行業的未來發展來說，還是有很大向上空間的。

AI技術的發展是否會替代人的價值？
在大數據的哺喂下，AI愈加智能化，所以很多人都有一個顧慮，會不會有一天人工智能可以替代人類勞動，讓人們都面臨失業的風險。

基于這個問題，王可心提到，作為一個AI從業者，將研發目標定在如何用智能削減人工成本上，這本身就是一種小聰明，無法長足發展。人工智能發展的目的絕不是取代人類，而是更好地服務人類。

對于AI從業者來說，我們是通過技術手段創造更多就業崗位和機會，發揮人類獨有的創造力，開辟更多新的領域和戰場。AI的對立面不會是人類，而是幫助人類共同面對和解決難題，讓人們從機械化、低效能、高人工成本的工作中解放出來，投入到更有創造力，更有意義的工作中。

校園學習與真實業務場景脫節，紙上談兵如何變成真刀真槍的實戰？
數據是人工智能時代必不可少的生產資料，但高校學生很難接觸到真實有效的企業數據和真實的業務場景，所以在AI學習中非常受限。這也是活動當天，以在校學生為代表的青年開發者反饋的普遍問題。

針對這些問題，在場的阿里技術專家提到，天池開啟大規模數據集開源計劃，通過提供工業界的最真實的業務數據，降低青年開發者接觸和使用科研數據的門檻。再結合行業實際的競賽，使開發者能真正研究和解決實際的工業場景中所面臨的的問題。

搞學術，搞技術和搞錢之間該如何兼顧與取舍？
搞學術，搞技術和搞錢之間，猶如魚和熊掌不可兼得，總要有取舍，其實這個問題的本質也是產學界之間的差異性和目的不同決定的。

學術界和產業界在研究目標上往往不同。學術界可能更加關注一些確定條件下的確定指標，而產業界則更多會從成本和收益的角度去思考問題。

張樺教授和羅浩博士則進一步解釋了學術界和產業界對于AI的不同需求與相互關系。學術界在追求技術的創新，產業界在追求技術的穩定可靠；學術界在思考技術的未來發展，產業界在不斷找尋技術更多的應用場景和持續變現的能力；而只有產研聯動，才會讓開發者生態更健康地發展。

天池數據青年團聚活動上，除了對技術問題的探討，與會的教授專家與企業技術大咖們也就“如何選擇第一份工作”“該選擇高薪工作，還是繼續深造”等內容，給青年開發者很多個人成長建議。這場數據青年團聚成為了一場很棒的技術公益活動，不僅讓青年開發者與技術專家們共同聚合能量，共謀AI發展，更重要的是將這份能量傳遞出去，推進人工智能領域的學術交流、人才培養、技術發展以及跨界應用與融合。

作為一個普惠AI技術的公益性平臺，未來阿里云天池將積極參與并致力于數據標準制定和行業標準數據集的建設，也將邀請更多的科研數據提供單位加入到天池科研數據集開源計劃中，一起服務社會和促進AI技術的進步。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的AI圈内卷？天池团聚请来专家集体“问诊”的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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