共计 2507 个字符，预计需要花费 7 分钟才能阅读完成。
简介：近期杭州云栖大会上呈现了一个“数据博物馆”，最吸引眼球的“展品”，竟是行业大规模开源数据集。不仅数量多达上百个，还笼罩批发、娱乐、工业、医疗、自然科学等数十个行业。既有来自实在业务场景的商品数据，也不乏跟产业界、学术界深刻单干取得的贵重科研数据。
以后，人工智能已成为引领新一轮科技反动与产业改革的重要驱动力，而数据则是人工智能时代必不可少的生产资料。
近期杭州云栖大会上呈现了一个“数据博物馆”，最吸引眼球的“展品”，竟是行业大规模开源数据集。不仅数量多达上百个，还笼罩批发、娱乐、工业、医疗、自然科学等数十个行业。既有来自实在业务场景的商品数据，也不乏跟产业界、学术界深刻单干取得的贵重科研数据。
还吸引到中国科学院国家天文台台长常进院士、翻新工场首席科学家周明博士、阿里巴巴团体副总裁贾扬清、阿里巴巴青橙奖获得者王权等学者大咖纷纷返回围观。
更厉害的是，基于这些数据集产出的学术论文，曾经有超过 700 篇。
你或者想不到，这家“博物馆”是由阿里云天池平台在往年的杭州云栖发动的。
对于阿里云天池，最后是以“中国数据类赛事第一品牌”的形象被业界和开发者所熟知。天池主打业务包含天池大赛、天池数据科研、天池 AI 实训等，为 AI 爱好者提供了分享、互动、成长的社区阵地，孵化了面向 AI 教学的实训平台。
作为中国最大的数据众智平台，天池心愿通过提供工业界的最实在的业务数据，升高青年开发者接触和应用科研数据的门槛。
2021 年，天池 2.0 全新降级，启动数据集开源打算，面向社会凋谢上百个行业稀缺的 AI 数据集。此次令人耳目一新的数据博物馆，也是天池 2.0 品牌降级后，首次在云栖大会亮相，目前已有 4300 多所钻研机构基于天池数据集开展钻研工作，累计产出了 700 多篇论文。
如果说「数据博物馆」让咱们直观地看到了大数据的利用前景，那么「天池数据青年团圆」则带着咱们瞻望了 AI 行业的将来。
10 月 20 日云栖大会期间，一群心怀幻想，勇于创新的青年开发者齐聚云栖大会，共话 AI 将来。他们中既有高校传授学者、阿里星 & 达摩院学长、阿里 HR 以及技术 KOL，也有高校计算机相关业余的硕博学生及青年开发者。作为一群 AI 青年，他们有鸿鹄之志，也同样有年轻人的困惑。
学 AI 必须读博吗？
想要持续深造，出国是否有必要？
技术人才将来的从业方向改如何抉择？
AI 技术的将来发展趋势与行业前景是怎么的？
学校学习的技术与企业理论的开发场景如何无缝连接？
搞学术，搞技术和搞钱之间该如何兼顾与取舍？
……
这些数据青年们关怀的问题，也同样是学术界和工业界所常常探讨的话题。
此次「天池数据青年团圆」流动中，邀请到浙大研究员赵俊博，杭电传授贾刚勇、张桦，达摩院算法专家罗浩，菜鸟算法专家康嘉元，阿里招聘专家白晶晶，阿里云技术经营专家王听，阿里云技术服务经营专家王可心，datawhale 创始人范晶晶等相干技术畛域的传授学者及行业专家，与数据青年们独特深入探讨成长与困惑，用年青人的形式谈翻新、看将来。
AI 行业内卷？恰好阐明热度不减
很多人在学习和将来的从业方向抉择上，不免有些迷茫。现在 AI 技术倒退日趋成熟，行业竞争日益强烈，当初进入这个行业是否能有一个良好的倒退呢。
在团圆流动中，康嘉元博士提到，大家所认为的 AI 行业内卷，恰好证实 AI 行业热度不减，并汇集了泛滥企业的资本投入和越来越多的优良技术人才。这正是一个行业一直调优，衰弱倒退的体现。对于 AI 行业的将来倒退来说，还是有很大向上空间的。
AI 技术的倒退是否会代替人的价值？
在大数据的哺喂下，AI 更加智能化，所以很多人都有一个顾虑，会不会有一天人工智能能够代替人类劳动，让人们都面临就业的危险。
基于这个问题，王可心提到，作为一个 AI 从业者，将研发指标定在如何用智能削减人工成本上，这自身就是一种小聪明，无奈长足发展。人工智能倒退的目标绝不是取代人类，而是更好地服务人类。
对于 AI 从业者来说，咱们是通过技术手段发明更多待业岗位和机会，施展人类独有的创造力，开拓更多新的畛域和战场。AI 的对立面不会是人类，而是帮忙人类独特面对和解决难题，让人们从机械化、低效能、高人工成本的工作中解放出来，投入到更有创造力，更有意义的工作中。
校园学习与实在业务场景脱节，夸夸其谈如何变成真刀真枪的实战？
数据是人工智能时代必不可少的生产资料，但高校学生很难接触到真实有效的企业数据和实在的业务场景，所以在 AI 学习中十分受限。这也是流动当天，以在校学生为代表的青年开发者反馈的广泛问题。
针对这些问题，在场的阿里技术专家提到，天池开启大规模数据集开源打算，通过提供工业界的最实在的业务数据，升高青年开发者接触和应用科研数据的门槛。再联合行业理论的比赛，使开发者能真正钻研和解决理论的工业场景中所面临的的问题。
搞学术，搞技术和搞钱之间该如何兼顾与取舍？
搞学术，搞技术和搞钱之间，犹如鱼和熊掌不可兼得，总要有取舍，其实这个问题的实质也是产学界之间的差异性和目标不同决定的。
学术界和产业界在钻研指标上往往不同。学术界可能更加关注一些确定条件下的确定指标，而产业界则更多会从老本和收益的角度去思考问题。
张桦传授和罗浩博士则进一步解释了学术界和产业界对于 AI 的不同需要与互相关系。学术界在谋求技术的翻新，产业界在谋求技术的稳固牢靠；学术界在思考技术的将来倒退，产业界在一直找寻技术更多的利用场景和继续变现的能力；而只有产研联动，才会让开发者生态更衰弱地倒退。
天池数据青年团圆流动上，除了对技术问题的探讨，与会的传授专家与企业技术大咖们也就“如何抉择第一份工作”“该抉择高薪工作，还是持续深造”等内容，给青年开发者很多个人成长倡议。这场数据青年团圆成为了一场很棒的技术公益活动，不仅让青年开发者与技术专家们独特聚合能量，共谋 AI 倒退，更重要的是将这份能量传递进来，推动人工智能畛域的学术交流、人才培养、技术倒退以及跨界利用与交融。
作为一个普惠 AI 技术的公益性平台，将来阿里云天池将积极参与并致力于数据规范制订和行业标准数据集的建设，也将邀请更多的科研数据提供单位退出到天池科研数据集开源打算中，一起服务社会和促成 AI 技术的提高。
原文链接
本文为阿里云原创内容，未经容许不得转载。