隨著人工智能技術從實驗室走向產業(yè)深處，其發(fā)展重心正逐漸從算法模型創(chuàng)新，轉向以高質量數據與可靠軟件工程為支撐的規(guī)模化、工業(yè)化應用。德勤咨詢發(fā)布的《人工智能基礎數據服務白皮書》（以下簡稱“白皮書”）深入剖析了這一趨勢，并系統(tǒng)性地闡述了數據服務在人工智能基礎軟件開發(fā)中的核心價值與實施路徑。

一、人工智能基礎軟件開發(fā)的演進與挑戰(zhàn)

人工智能基礎軟件開發(fā)，是指構建支撐AI模型訓練、推理、部署和管理的底層軟件平臺、工具鏈及服務體系。它已超越傳統(tǒng)的代碼編寫范疇，演變?yōu)橐粋€融合數據工程、模型工程和軟件工程的復雜系統(tǒng)工程。當前，其面臨的核心挑戰(zhàn)包括：

1. 數據瓶頸：模型性能高度依賴大規(guī)模、高質量、多樣化的標注數據。數據獲取、清洗、標注、管理的成本高昂、周期漫長，成為項目交付的主要瓶頸。
2. 工程化難題：從實驗原型到穩(wěn)定可用的生產系統(tǒng)，需要解決數據版本管理、模型版本控制、流水線自動化、性能監(jiān)控等一系列工程化問題，對開發(fā)流程與工具提出了極高要求。
3. 合規(guī)與倫理風險：數據隱私（如GDPR、個保法）、算法公平性、可解釋性等要求，必須內嵌于開發(fā)流程之中，增加了系統(tǒng)的復雜性。

二、白皮書核心洞見：數據服務成為關鍵基礎設施

德勤白皮書明確指出，專業(yè)化、體系化的“人工智能基礎數據服務”是破解上述挑戰(zhàn)、釋放AI生產力的關鍵。它不再被視為簡單的數據標注外包，而是升級為貫穿AI開發(fā)生命周期的戰(zhàn)略性能力，其核心內涵包括：

• 數據戰(zhàn)略與治理服務：幫助企業(yè)制定數據獲取策略，建立覆蓋數據采集、存儲、標注、使用全生命周期的治理框架與質量標準，確保數據的合規(guī)性、安全性與可用性。
• 智能化數據工程服務：利用AI技術賦能數據工作本身。例如，通過主動學習、人機協(xié)同標注平臺，智能推薦難例樣本，大幅提升標注效率與質量；利用合成數據技術，在保護隱私或應對稀缺場景下生成高質量訓練數據。
• 數據運營與持續(xù)迭代服務：提供數據集的持續(xù)優(yōu)化、版本管理和性能監(jiān)控。結合模型在生產環(huán)境中的反饋（如錯誤案例），形成“數據-模型”閉環(huán)，驅動模型性能的持續(xù)提升。

三、數據服務如何賦能基礎軟件開發(fā)全流程

白皮書將數據服務深度融入AI基礎軟件開發(fā)的各個環(huán)節(jié)：

1. 開發(fā)前期：需求定義與數據規(guī)劃
數據服務團隊與業(yè)務、算法團隊協(xié)同工作，明確業(yè)務問題對應的數據需求，規(guī)劃數據采集與標注方案，為軟件設計提供可靠的數據輸入藍圖。

2. 開發(fā)中期：敏捷數據供給與工具集成
通過云原生、微服務架構的數據平臺，為算法開發(fā)團隊提供按需、實時的高質量數據流。該平臺與模型訓練框架（如PyTorch, TensorFlow）、MLOps平臺深度集成，實現數據管道與模型訓練管道的無縫對接，支持快速實驗與迭代。

3. 開發(fā)后期：測試驗證與持續(xù)優(yōu)化
提供獨立的測試數據集，用于模型評估與基準測試。更重要的是，建立生產數據反饋循環(huán)，將線上推理結果、用戶反饋等回流至數據池，自動識別數據缺陷或分布變化，觸發(fā)數據集的更新與模型的再訓練，形成自主進化的軟件系統(tǒng)。

四、實施建議與未來展望

德勤白皮書為企業(yè)及開發(fā)者提出了關鍵的實施建議：

• 轉變認知：將數據服務視為與算法、算力同等重要的核心資產進行投資和管理。
• 平臺化建設：投資或引入一體化的AI數據中臺，統(tǒng)一數據標準、流程和工具，提升協(xié)同效率。
• 生態(tài)合作：與專業(yè)的數據服務提供商建立戰(zhàn)略伙伴關系，借助其領域知識、技術工具與規(guī)模化能力，加速自身AI能力建設。

人工智能基礎數據服務將與基礎軟件開發(fā)更加深度耦合。數據即代碼（Data-as-Code）、智能化數據運維（DataOps）等理念將普及，數據流水線的可靠性、自動化水平將成為衡量AI工程能力的重要標尺。強大而敏捷的數據服務能力，將是企業(yè)構建差異化AI優(yōu)勢、實現智能化轉型的堅實基石。

德勤的這份白皮書精準地把握了AI產業(yè)化進程中的關鍵痛點，系統(tǒng)化地提升了數據服務的戰(zhàn)略定位。它揭示了一個清晰的方向：唯有打好“數據”這一地基，人工智能的軟件大廈才能建得更高、更穩(wěn)、更智能。