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人工智能的终极命题：算法和数据谁更重要？
如果算法已经能自动生产，框架将会是核心竞争力吗？
如果框架仍然不能构成核心壁垒，那会是什么？
第三波人工智能浪潮越浪越勇，吸引着一批又一批的学界大佬迈出象牙塔，投身于产业机构和田间地头，要问为什么？
问就一句话，「那里有比研究院所更丰富的海量数据，有更接近用户的真实战场」。
这个逻辑进而衍生出一连串值得探讨的有趣话题：数据很重要，那么数据究竟有多重要？数据会比算法更重要吗？在机器学习领域里，究竟数据和算法哪个重要？
事实上，算法、算力和数据，一直以来就被称之为人工智能的「三驾马车」。这个问题看似无解，好比问自行车的前轮重要还是后轮重要？人的左腿重要还是右腿重要？整体中的任何一个部分对于完成任务而言都是不可或缺的。同样的，数据和算法在机器学习中也是不可或缺的。
但这并不妨碍从业者对「数据与算法」的探讨和交流热情，也正是在这样的交流中，算法和数据的价值得到不断地延伸与挖掘。
一数据VS算法，究竟谁更有竞争力？「中国AI公司的优势并不是先进的算法，而是丰富的应用场景和大量的标注数据。正如文章所说：『我们使用的算法中并没有多少内容是地球上随便哪个计算机科学研究生拿不到的。没有中国无与伦比的标注基础设施，这些数据成不了气候。』」
近日，中国科学院大学教授、中科院计算所先进计算机系统研究中心副主任包云岗借由一篇《经济学人》对于中国数据标注企业的报道在个人微博上展开了对于「数据及数据标注」行业的讨论，他呼吁在中国新基建的政策背景下，给予这个站在光鲜背后的行业更多
