结论：出现了运行在不同计算和存储架构中，时序型数据库和图数据库的机会

数据库软件赛道，国内的投资市场还是挺热闹的，出现了如PingCAP、TigerGraph、涛思等企业，大厂的云服务对这样一个市场也很重视，产品矩阵非常完整。结合近期收集的资料，谈谈自己的一点看法。

数据库软件的需求变化

技术进步和新兴产业（如工业互联网、自动驾驶、5G等），对数据库软件的需求环境产生的巨大的影响，从硬件和数据特点两个方面看：

• 硬件

  • 边缘设备：算力弱、存储小、数量大、分散
  • 存储和读取：内存、SSD、HDD、傲腾等设备性能大幅度提升

• 数据特点

  • 数据量大，历史数据多
  • 写入频繁，读取少
  • 数据是顺序写入，update少
  • 数据多维关联

对数据库软件的要求

从硬件特点看，要求新的数据库软件，具备分布式能力，适应不同存储和计算架构，能充分发挥边缘端设备的计算和存储能力，同时有网络和数据安全需求

从数据特点看，是比较典型的时序数据库和图数据库的应用场景，在云计算场景下，内存型数据库又可以大服务提高I/O性能

大厂的布局，腾讯/阿里/百度/华为

分类不精确，部分数据库服务基本多种特性，大厂云服务还提供成熟数据库软件云部署的能力，如Redis等，未写入表单，内存型时序数据库Google Monarch和Facebook Beringei也未列入，国内其他厂商为列入。

数据库软件中小团队的竞争

由于大厂（BATH及运营商等）在数据中心建设上有规模优势，因此存储成本优势和算力优势难以超越，因此留给中小团队的竞争手段不太多。

• 私有化部署，面向政府、央企、大私企等对数据安全有较高要求的客户
• 结合行业认知的增值服务，面向新的数据特点和维度改进数据库
• 海外市场
• 成为大厂云服务的一部分

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结论提要

• 数据标注类项目，走向细分垂直，仍有机会
• 数据集交易是长期趋势，需要培养
• 地方产业基金，会考虑符合本地特色的投资项目

一、定义和模型

1、定义：

AI基础数据：为AI提供可用于模型训练、校验、应用的数据。数据加工的过程通常是指将非结构化数据转化为结构化数据的过程。

基础数据服务：包括资源和工具链两部分。资源是指多为非结构化的原始数据，也可以是结构化的数据集，以及加工数据所需要的人力资源；工具链是指支持数据采集、清洗、加工的基础技术软件和设施，主要目的是提高效率。

2、基本模型：

数据+算法+算力 -> 应用方案 <-> 应用场景

二、现状和判断

如上图的模型，应用场景增加要求方案群增加，而方案群增加有三个方向：

算法增加，处理过去不能处理的数据类别
算力增强，处理过去不能处理的数据量
基础数据增加，提供过去没有数据类别，或因为准确性不足不能用于处理的数据

基本判断：

创业团队技术上难超越大厂。从当前云服务市场的成熟度看，算法和算力已经成为互联网大厂标配，有品牌和成本优势，且在人才储备和应用场景储备上投资很大。

1、基础数据提供，存在市场机会
算法算力标准化之后，作为原料的基础数据差异（类别、质量、数量），成为竞争的关键
向海外延伸中，小语种和方言应用场景，需要大量基础数据
行业客户的AI改造，因为数据安全需求，存在一个咨询和私有化部署的市场

2、工具链，存在市场机会
工具链对数据标注的效率提升，有很大空间
新的标注领域，需要新的工具软硬件支持，如激光/红外/紫外图像标注、嗅觉标注、触觉标注、非侵入式脑机接口标注等

3、数据供给和交易，需要长期布局
专业标注人员的培养和供给，是长期需求
数据集在安全合规的情况下，交易是降低获取成本的重要手段，涉及到数据资产定价和保护
数据跨境流动，是长期趋势，各地区存在监管落差，时机未成熟

三、地方产业基金的投入

AI市场规模和发展趋势，各类报告都有详尽的阐述，这里举例强调各地区规划的促进作用，会有地方产业基金在发展地方特色的基础上，深入投资。

1、湖北

湖北省新一代人工智能发展总体规划（2020—2030年）

2、云南
“构建开放协同的人工智能科技创新体系。突出了烟草、有色、化工、能源、环保、医药等智能特色应用领域技术创新”
“突出了“3个一批”，即推动一批企业智能化升级、引进一批人工智能领军企业、孵化一批人工智能企业”

四、融资信息（近期发布）

获得大额投资的项目，有较强的下游应用能力；小团队的优势在工具链软件上，效率优先；

数据来自公开报道

五、风险与建议

风险：
1、常见的数据标注公司，走向人力密集型产业，受地方产业政策影响明显，竞争激烈
2、AI技术应用企业未形成稳定盈利，融资情况会影响数据提供商的收入稳定
3、工具链产品扩展新客户成本高，对新竞争者不利
4、数据安全监管加强，合规风险增加
5、算法模型的可解释性要求，对基础数据的影响不明确

建议：
1、掌握细分行业知识和特殊标注人员等的项目，关注对稀缺资源的掌控力，同时考虑市场需求是否过小
2、提供基础数据生产工具链的项目，关注获客成本
3、数据集安全合规的项目，关注政策和相关安全标准是否通用化
4、数据交易类项目，长期布局

参考内容：

各项目的科技媒体及公众号的报道

• 「海天瑞声招股书」
• 「艾瑞咨询-2020年中国AI基础数据服务行业发展报告」
• 「湖北省新一代人工智能发展总体规划（2020—2030年）」
• 「云南省新一代人工智能发展规划-2019年」
• 「金柚网-2020新基建系列专题：人工智能基础数据服务行业观察」

时常能看到一些大数据工程师的自嘲，说着自己是“调参师”，只知道喂数据、调参数、写周报。也能看到一些用户吐槽大厂的个性化推荐是人工智障，还不如创业团队。除去个人偏好的影响，这大概就是拥有数据资源的大厂逃不掉的“资源的诅咒”。

“资源的诅咒”是一个经济学概念，大致上是说拥有丰富资源的国家和地区，存在路径依赖，由于资源成本低，对资源的开发和利用效率不高，反而成为了低收入国家和地区。

理论上，数据是一种越多越好，具有网络效应，边际效用递增的资源，维度越多，覆盖越广，价值会越来越大。
实际上，消费者消费的是数据加工后的产出物，这个加工过程，有一些特点是需要讨论的。

维度增加，特征增加，算法复杂，意味着计算难度成倍增加，还会带来复杂模型侵蚀边界 (Complex Models Erode Boundaries）的问题，改变一个细节就改变了所有（Changing Anything Changes Everything）。

业务的复杂性，以及研发与业务的分离，也造成了一些工程师，也包括产品经理缺少对业务也就是“工艺”的理解，喂更多的数据，调整原有工艺里的参数，是“低成本”的选择。

在内容个性化领域，还有一个不可忽视的因素，就是内容版权的限制，一方面，工艺高超，缺少内容也是巧妇难为无米之炊；另一方面，大量质量不足的内容进入推荐池，反而造成了效果不佳，也是一种程度上的“资源的诅咒”。

最后推荐一篇「Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems」，值得一看。

clubhouse类的产品，是一种面向不特定多数人群的即时音频流服务，从两个方面来看内容管理。

内容质量评估标准

room 是内容承载的基本单位，主持人是 room 的管理者，因此，关注 room 和主持人的相应指标成为关键。

1、room 的数量和质量

• 活跃 room 的数量，满足下面的条件

  • 只考虑人数 > 2 的 room，这是考虑到内容的公开性，不是说 2 个人的 room 没有价值
  • room 的存留时间 > 15 分钟，这个数值可以调整

• room 的内容质量

  • room 的用户停留时间中位数 > 5 分钟，表示话题的有趣程度，是否吸引新加入的人

2、主持人的数量和质量

• 担任过主持人的用户数

  • 主持时间 > 30 分钟

• 主持人的质量

  • 相关管理动作数量，积极的主持人干预话题

内容监管

即时性内容的监管，在产品机制上，对主持人的依赖很高，除此之外，还需要 AI 的支持

• 语音识别，关键词触发之后，人工介入 review 文本，确认高风险之后转入 room 验证，并干预
• 考虑到服务端语音识别成本高，可以在 app 内置关键词和语音模型，触发之后再由服务端处理
• 奖励主持人，形成盈利预期，刺激保护自己的 room

语言是符号系统

符号：一个社会全体成员共同约定用来表示某种意义的记号、标记。它包括了形式和意义两个方面的要素，是一定的形式和一定的内容的统一体。

语言是线性的符号组合，一个符号跟着一个符号，符合语法，因为语言是为了沟通，达成共识，符号、语法、语音、语义在一定的历史时期，具有稳定性。符号和语言是“能指”和“所指”。能指是能够指称某种意义的成分，所指是给符号所指的意义内容创制了一个专门术语。

知识可以被语言描述

知识，是一段有特定意义的内容，可以被语言表述为符号的集合，考虑到语言的线性以及存在同义符号和近义符号，同一知识可以被多个符号组合表述，而不影响被人群理解，这就形成了一个有趣的结构：

1. 符号之间的组合关系，在语言环境中，一条符号线，各符号在前后出现的可能性，可以被语法和规则描述
2. 符号之间的聚合关系，在语言环境中，同义近义符号在符号位置出现的概率
3. 知识被表达为一个符号的平面结构

符号的宇宙，知识的结构

符号的组合-聚合关系，构成了符号的星云，是一个三维的空间。当一个被语言表述的知识进入这个宇宙时，都可以被定位，成为一个有起点符号、方向、终点符号的空间路径。

取出空间路径，增加上每个节点上符号的近似意义符号，就得到了一个空间结构。就像蛋白质一样，由碱基对构成的线性结构决定了蛋白质的空间结构，进而决定了蛋白质的功能。

可以解释的模型

符号系统，是结构化，规则化的，容易解释的；机器学习的模型，是网络化，黑盒化的，不易解释的。一个模型就是一个知识，放入符号的宇宙，是否就可以找到近似的结构，向符号系统转化，变得容易解释呢？

谷歌在2019年11月推出了 Google Model Cards，为算法运作过程提供一份解释文档，让人们了解算法模型的运作原理及性能局限，以人类能够看懂的方式来呈现算法的运作原理，它实现了两个维度的“可视化”：显示算法的基本性能机制；显示算法的关键限制要素，大致上相当于药品的说明书，包括的成分、使用说明、禁忌等。

希望能出现像 AlphaFold 一样的人工智能项目，在知识推理上有更高成就，得到可解释的新知识。

有关空间认知和符号空间化，推荐一篇文章「李涓子、董天石、唐杰——基于空间认知的知识表示和推理」