引言
随着人工智能（AI）的快速发展，数据管理、模型可靠性和可扩展性面临严峻挑战。《澳鹏AI全景报告2024》探讨了生成式AI的兴起、企业部署ROI下滑、数据质量的重要性以及战略合作伙伴需求等关键因素。联合调研显示，影响AI未来的五大因素包括：生成式AI普及率增长17个百分点、企业部署ROI项目比例降低、高质量数据（多样性、减少偏见、可扩展性）至关重要、数据准备瓶颈问题增加10个百分点、93%的企业寻求完整AI数据生命周期专业知识。
生成式AI的普及率持续攀升
2024年，生成式AI普及率增长17个百分点，主要应用于提高内部业务流程效率、IT运营支持、研发等领域。定制数据采集成为获取训练数据的首选，以应对模型偏见和确保公平性。
企业部署和投资回报率(ROI)呈现下滑趋势
企业对AI项目部署愈发挑剔，成功部署项目比例降低。高质量、定制化的人工生成数据能提升模型性能和部署成功率，从而提高ROI。
高质量数据成为AI成功的关键
86%的受访者每季度至少重新训练或更新模型，90%依赖外部数据提供商。数据多样性最受重视，其次是减少偏见和可扩展性。人机协同机器学习被80%的受访者认为关键。
数据挑战持续存在
数据获取、清理和标注瓶颈增加10个百分点，缺乏数据问题上升7个百分点。数据平均准确性下滑约9个百分点，源于AI系统复杂性增加和标注要求提高。
公司寻求数据战略合作伙伴
93%的ITDM强调AI生命周期各阶段需专业知识支持，85%希望一家合作伙伴提供完整数据解决方案。高一致性和准确性成为数据标注平台最重视的特性。
结语
AI成功之路充满挑战，但通过正确方法和强大合作伙伴关系可克服困难。澳鹏凭借25年经验、AI数据平台和全球人才网络，提供高质量、多样化、可扩展的数据，助力企业构建准确、公平、高性能AI模型。
调研方法
澳鹏与美国哈里斯民意调查于2024年4月18日至5月9日对509位美国ITDM进行在线调查，涵盖汽车、金融、医疗、科技等行业，样本年龄21-65岁，公司规模超过100人。调查未加权，95%置信水平下误差±4.3个百分点。
