开源与使能 AI落地的重要钥匙

 

发展数字经济可产生的潜在价值巨大，但在实现数据价值的深度挖掘与应用之前， 需要解决开源与使能的问题，这是建设数字经济的关键钥匙。而数字经济建设的一个关键领域就是AI应用的落地，它同样需要开源与使能这把关键钥匙。

 

开源是使能的前提和基础，是一个任重道远的建设历程

 

如一些政策规划文件和企业的宣讲文件中所讲，目前存在烟囱式的数据基础系统建设模式，而条块化、单元化的行业及项目应用也是常态，甚至单一行业内的系统与应用也上下不通，或横向不畅。

 

以视频监控在交通行业的场景建设应用为例，城市ITS、高速公路、铁路、地铁、机场、港口，无论哪一个场景都或多或少存在场景项目中各单元系统间纵向或横向不通、不畅的问题。更不用说各类型交通视频监控系统相互间的融合问题，或视频与IoT，IT等系统的融合问题。在AI、大数据、AIoT、云技术等推动下，数据将喷涌而出，这些数据需要纵向打通、横向交互。在完成各交通板块的数据开源畅通基础上，还要将这些数据流在TOG、TOB、TOC三个维度开源打通，从而进一步挖掘数据价值，加深应用内涵，才能构建出各种创新业态来。

 

在一个行业内，即使是一个子系统单元内，AI落地项目会出现图片、视频、声音、信息，文字等多维数据(跨媒体数据或多维AI)的识别需求，如何将这些数据提取出来，并开源打通相互间的界线实现融合，这是一个大难点。目前各类企业在不同程度的针对跨媒体智能(多维AI)开展研究工作，例如BAT、科大讯飞、依图、紫为云等人工智能企业。

 

在一个地域内(城市或城市群)，即使融合了交通各个板块的数据还不够，还有政府各类部门、公安、教育、医疗、能源、环保、智能建筑等诸多行业需要开源打通界限，融合数据，包括社会公众的数据需要与之开源打通和交互，进而推进数字城市、城市大脑的建设进程。这一工程目前只有阿里云、腾讯云等极少数企业在局部探索当中。

 

在具体的项目建设过程中，因为上游企业的不同，会以核心企业(如某家AI算法商)为首形成不同的企业链条群组，进而形成不同品牌产品与系统落地到行业与项目中去，虽然这些不同品牌的产品系统在大的层面上是可以共生交融的，但在技术标准、数据接口、应用指标、工程验收等细节上却有或多或少的交互梗阻现象。尤其在当前AI等新技术开始落地各类行业时，这种梗阻现象会更明显，也就更需要做开源。

 

基于以上分析可见，以数字城市或城市大脑的高度来推动数字经济的建设，需要打通和交互的行业特别多，且牵涉的数据维度，子系统分类也特别多，这是一个庞大的工程。但只有通过这种打通和融合，才能实现开源的目标。而开源，是一切AI应用使能的前提和基础。

 

当然，在推进各维度、各行业数据全面开源的时候，一定要注意数据的安全保护工作。笔者在《AI项目大量落地，人脸数据安全防护工作却严重缺失》一文强调，要在数据的安全界限、采集准入门槛、应用过程、存储系统、包括基础系统构建等环节做好安全防护。

 

AI使能是数据应用价值实现的关键路径之一