数据需要人工智能，人工智能也需要数据。
步入“数据3.0”时代后，企业的数据资产暴增，常常会超出固有的业务边界，把什么垃圾数据都纳入进来。
这就导致数据量越来越大，数据质量参差不齐，数据输出结果就很难准确。
而深度学习算法需要海量的数据来进行“训练”，数据量越大越精准越好。
在机器学习或深度学习模型中，使用错误的数据或规模不够大的数据列队来训练和运行这些模型，很有可能做出来的人工智能是一个“畸形”儿！
谷歌的数据是建立在其强大的搜索业务基础上，苹果则是建立在保有量庞大的手机终端设备上面。
微软的话，则是来自于办公软件、操作系统、还有搜索业务。
张先生你如果想做出很牛的人工智能产品的话，数据必不可少。
但据我所知，中国互联网用户的大部分数据都掌握在BAT手里。
锐向掌握一部分用户的金融数据，其他数据就很少了。”
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