一句老話講，專業的人做專業的事。隨著大資料的發展，國內湧現了一大批大資料人工智慧公司，特別是針對資訊化水平較弱的製造業企業，在做好企業業務流程管理的前提下，才可能談到資料應用的層次，而資料貫通一直都是資料應用的前提，才可能做到資料資產的有效利用，通俗的講就是資料才能被利用起來，才能發揮價值。歷史資料貫通，消除業務壁壘，建立業務資料圖譜，從而上升到資料應用和創新。

而針對AI業務範圍得應用領域也是十分廣泛

AI業務的應用離不開資料模型得建立和挖掘。

AI只有落地才有價值，擁有大資料發展AI技術固然有優勢。現在大的AI企業紛紛致力於AI平臺的建設，AI平臺為無數中小企業和個人運用AI技術提供便利的渠道，因此沒有大資料的企業也可以搭乘AI快車，將AI技術在各行各業落地生花。

資料是AI發展的重要基礎，不論是自然語言處理、計算機視覺還是機器學習等AI研究領域，資料都是進行AI研發的基礎性資源，所以在大資料時代背景下，擁有大量資料的企業往往走在了AI研發的前沿。看一下機器學習的描述：

對於資料量比較小或者資料維度不高的企業來說，發展AI也有很多途徑，可以透過以下幾個渠道來發展自己的AI專案：

第一：聯合研發。聯合研發一直是科技領域比較常見的做法，尤其是科技企業與傳統產業領域的合作，比如自動駕駛就是一個比較常見的案例。隨著產業網際網路的發展，傳統行業與科技公司的合作將越來越普遍，而資料也能在合作中能夠發揮出更大的價值。

第二：從應用到研發。AI的發展路線也可以從應用AI產品開始，不少企業的AI專案都是先從引入AI產品開始的，透過對這些AI產品的分析和了解逐漸形成一套適合自己的AI發展路線。

第三：完善資料採集渠道。現在很多企業的物聯網建設水平還比較低，這就導致自身的資料採集非常薄弱。很多傳統企業該採集的資料沒有采集，導致了大量價值化資料的流失，所以透過發展AI專案也會進一步促進企業完善自身的資料採集渠道。

第四：發展AI專案要因地制宜。AI專案的研發一定要結合企業自身的特點，不能為了AI而AI，發展AI不僅要有成熟的團隊更需要有AI發展的土壤和應用場景。

未來AI的研發資源會進一步集中，AI公司也將更加獨立和專業，大部分產業使用者可以透過聯合研發的方式來獲得AI產品的應用，就像很多汽車廠家只負責設計和組裝卻並不生產具體配件的道理一樣，未來的AI產品也必將有統一的標準，對於大部分產業使用者來說，只需要使用AI產品就可以了，並不需要去從頭開始研發，這是一個比較經濟和現實的做法。

專業的人做專業的事。隨著大資料的發展，國內湧現了一大批大資料人工智慧公司，特別是針對資訊化水平較弱的製造業企業，在做好企業業務流程管理的前提下，才可能談到資料應用的層次，而資料貫通一直都是資料應用的前提，才可能做到資料資產的有效利用，通俗的講就是資料才能被利用起來，才能發揮價值。歷史資料貫通，消除業務壁壘，建立業務資料圖譜，從而上升到資料應用和創新。

而針對AI業務範圍得應用領域也是十分廣泛，AI業務的應用離不開資料模型得建立和挖掘。

最後祝大家：

心想事成！天天開心！事業有成！