大数据时代，非拥有大量数据的互联网企业或信息化程度低的企业如何发展AI？

数据是AI发展的重要基础，不论是自然语言处理、计算机视觉还是机器学习等AI研究领域，数据都是进行AI研发的基础性资源，所以在大数据时代背景下，拥有大量数据的企业往往走在了AI研发的前沿。看一下机器学习的描述：

对于数据量比较小或者数据维度不高的企业来说，发展AI也有很多途径，可以通过以下几个渠道来发展自己的AI项目：

第一：联合研发。联合研发一直是科技领域比较常见的做法，尤其是科技企业与传统产业领域的合作，比如自动驾驶就是一个比较常见的案例。随着产业互联网的发展，传统行业与科技公司的合作将越来越普遍，而数据也能在合作中能够发挥出更大的价值。

第二：从应用到研发。AI的发展路线也可以从应用AI产品开始，不少企业的AI项目都是先从引入AI产品开始的，通过对这些AI产品的分析和了解逐渐形成一套适合自己的AI发展路线。

第三：完善数据采集渠道。现在很多企业的物联网建设水平还比较低，这就导致自身的数据采集非常薄弱。很多传统企业该采集的数据没有采集，导致了大量价值化数据的流失，所以通过发展AI项目也会进一步促进企业完善自身的数据采集渠道。

AI只有落地才有价值，拥有大数据发展AI技术固然有优势。现在大的AI企业纷纷致力于AI平台的建设，AI平台为无数中小企业和个人运用AI技术提供便利的渠道，因此没有大数据的企业也可以搭乘AI快车，将AI技术在各行各业落地生花。

一句老话讲，专业的人做专业的事。随着大数据的发展，国内涌现了一大批大数据人工智能公司，特别是针对信息化水平较弱的制造业企业，在做好企业业务流程管理的前提下，才可能谈到数据应用的层次，而数据贯通一直都是数据应用的前提，才可能做到数据资产的有效利用，通俗的讲就是数据才能被利用起来，才能发挥价值。历史数据贯通，消除业务壁垒，建立业务数据图谱，从而上升到数据应用和创新。

而针对AI业务范围得应用领域也是十分广泛

AI业务的应用离不开数据模型得建立和挖掘。

非常高兴您的这个问题，我也是一名科技领域创作者，平时没事也喜欢看看科技相关的新闻，对于这个问题深有感触，在这里发表一点自己的理解和看法，欢迎大家一起讨论，接下来我们一起来看看：

专业的人做专业的事。随着大数据的发展，国内涌现了一大批大数据人工智能公司，特别是针对信息化水平较弱的制造业企业，在做好企业业务流程管理的前提下，才可能谈到数据应用的层次，而数据贯通一直都是数据应用的前提，才可能做到数据资产的有效利用，通俗的讲就是数据才能被利用起来，才能发挥价值。历史数据贯通，消除业务壁垒，建立业务数据图谱，从而上升到数据应用和创新。

而针对AI业务范围得应用领域也是十分广泛，AI业务的应用离不开数据模型得建立和挖掘。

以上就是我对这道问题的所有理解和看法，谢谢大家阅览,如果对小编的感兴趣可以关注我！大家一起讨论研究。

最后祝大家：