■相關公司：海天瑞聲（sh688787，股價89.26元，市值53.85億元）
核心競爭力：具備標準化資料集產品規模化生產能力，累計完成超過1300個自有智財權的訓練資料標準化產品的建設，在全球企業中穩居前列；較早地布局並建立了多語種能力。
機構眼中的公司：國內ai訓練資料龍頭提供商，自動駕駛業務開啟成長空間。
所屬概念：資料服務 人工智慧 aigc
每經記者 可楊 每經編輯 董興生。
11.2公里/秒，是火箭能夠成功擺脫地球引力束縛，飛離地球的速度。而瞬間的燃料燃燒所提供的推動力，是幫助火箭一次又一次加速直至進入外太空的助力。
在與《每日經濟新聞》記者交流時，海天瑞聲董事長賀琳覺得，作為一切人工智慧技術最上游的資料，就是人工智慧這艘火箭的「燃料」。海天瑞聲正是一家生成「燃料」的公司。
海天瑞聲是國內最早投入ai訓練資料的專業服務商之一，2023年，不斷翻湧的大模型浪潮將這家公司推至資本市場的聚光燈下。而身處潮水之中，賀琳對未來的思考依舊謹慎。
大模型狂熱：初印象非常驚豔，但對預期「審慎樂觀」
2023年初，賀琳在海天瑞聲公司年會上的發言稿，80%由chatgpt完成。
非常的驚豔，有點不（敢）相信。」這是賀琳對chatgpt的初印象，「當然，也有不盡如人意的地方，我覺得這才是我們要努力的方向。」chatgpt的出現，讓這家資料公司突然站到了資本市場舞台**。
2023年開年以來，海天瑞聲股價一路走高，3月一度漲至191.96元/股，較其2023年8月上市時翻了一番。而海天瑞聲方面，則已多次在投資者互動平台發布提示，稱公司與openai沒有合作，也尚不能預期大模型業務將帶來多少收入。
年初，我們還在仔細觀察、論證這個技術到底對資料有什麼樣的需求。」賀琳認為，合適的入局時機應該是當這項技術能夠真正在行業中落地的時候，這意味著其有真正的應用場景，而非偽場景。「我們要確定這個需求是真的，且有人會為這個需求買單，這才是乙個正常的商業邏輯。」
同時，當行業落地時刻到來，資料的需求量也會迎來大規模提公升。「這給公司帶來的上公升空間，我認為是非常樂觀的，（目前）我們還是抱著樂觀審慎的態度去看，去跟蹤，去研究這項技術。」
判斷乙個行業，我們會更深刻地去想這個行業到底需要什麼樣的資料，只有想清楚這件事，我們才會走過去，我們當初對自動駕駛領域的布局就遵循了這個邏輯。」賀琳介紹。
布局自動駕駛行業是海天瑞聲在2023年定下的戰略方向，在賀琳看來，自動駕駛賽道已經符合這個判斷邏輯。從l2到l4，自動駕駛已經有相當多的應用落地，同時，自動駕駛的資料需求量十分巨大。
她判斷，自動駕駛是乙個人命關天、對安全要求非常高的技術，它需要大量資料來打磨，去覆蓋各個不常見的場景來保證安全性，因為任何極端天氣或極端場景都可能導致誤判。「怎麼避免？就需要大量的資料去訓練，讓模型接觸到更多長尾的場景來提高它的安全性。」
今年4月18日，海天瑞聲正式推出其專為自動駕駛場景設計的全棧式資料標註平台「dots-ad自動駕駛標註平台」。
資料需求增加背後：系統性差距依舊存在
賀琳曾就職於中國科學院聲學研究所，從事語音識別、語音合成、漢語語言理解、語音心理測試等方面的研究工作。
成立於2023年的海天瑞聲，最初誕生於賀琳在這份工作中捕捉到的行業痛點。「我們當時在課題組其實也會遇到（缺少）資料的問題，解決辦法就是工作人員，加上研究生、博士生，自己來做資料。」儘管彼時實驗室的資料量相對較少，但也已經算是一項繁瑣的工作。
隨著技術的發展，智慧型語音從實驗室走向大規模應用階段，更多場景的覆蓋需求，意味著資料需求隨之大規模增加。與此同時，在與一些就職於大型企業或研究機構的前同事交流時，賀琳發現，大家都在關注資料的問題。「（大家）認為資料是乙個非常大的瓶頸，阻礙他們技術的落地。所以我就在想，那是不是可以由我出來做這件事情，幫助大家解決這個困難。」
時至今日，賀琳覺得，彼時促使她創業的瓶頸依舊存在。
在她看來，資料的需求是跟著技術的發展而變化的，隨著技術在各個行業中落地，就會有更多的資料需求爆發。「像現在大模型起來，很多人都認為，資料差距是乙個造成系統性差距的非常重要的原因，所以大家認為資料還是很重要的要素，這個瓶頸依然存在。」
不同的是，賀琳創業之初，國內競爭對手少，海天瑞聲得以在市場快速突圍。而如今，國內已經出現一批新的資料公司，先發優勢成為當下資料公司核心競爭力的基礎。「其實，這個行業有很多的技術壁壘和『know-how』，也是需要不斷打磨專案，才能去沉澱自己的技術、學會各類『knowhow』的，這是靠專案積累出來的，而不是短期能很快積累起來的。」
海量資料如何最終成功支撐起龐大引數的大模型執行？需要首選了解乙個概念——資料集。
賀琳介紹，資料集的產生是乙個非常複雜的過程，其中包括設計階段、採集階段、處理階段以及最後的質檢階段。
在設計環節，需要先去了解資料集是為了解決哪個問題，這個問題需要什麼樣的資料，需要多大的量，需要什麼樣的場景，以及採集的樣本、規模、內容，包括採集的裝置、標註的規範等；採集環節則是按照設計的方案，到大千世界採集，有可能是聲音，有可能是影象、**又或是手寫的字、道路的場景。採集完成後則需要進入清洗、標註環節。最後生產出的資料集需要通過雙層的質檢流程，最終才能生產出乙個合格的資料集。
這其中，清洗規則的好壞、標註的準確性都會極大地影響資料集的質量，進而影響模型的效果。
賀琳舉例說，海天瑞聲的大模型資料清洗率是5%，即清洗出來正確的資料僅僅占原資料的5%，這也印證了資料清洗環節的重要性。而標註的流程則主要是解決準確性和一致性問題，「我們通常說%或者是99%，不同的準確率對模型訓練的結果有非常大的影響」。
資料的清洗和標註流程對於模型的質量至關重要，它們可以提高資料的質量和準確性，幫助模型更好地去學習，也為模型的評估奠定了乙個很好的基礎。」賀琳表示。
賀琳認為，高質量的資料報括了資料的豐富度，場景的豐富度，資料的準確性、一致性等，這都是衡量高質量資料的標準。她也認同，高質量資料的提供，需要高質量人工的支援。
有一些高質量的資料，尤其是行業資料，確實需要更高層次的人去處理。因為我們也了解到，像openai這樣的公司，它背後也有乙個很強大的資料處理團隊，他們要把對行業的『know-how』或者是更高層的一些知識灌輸到資料裡。」她表示。
浪潮的下一步：離開人工，實現智慧型
有多少智慧型，就有多少人工。」這句話依舊得到大部分人的認同。
在海天瑞聲這家「燃料」製造商，優質「燃料」的誕生，同樣需要最了解「火箭」的人來把控。
賀琳介紹，海天瑞聲的管理層除擁有比較好的學術背景外，也都有在外企或大廠等機構的工作、管理經驗。「他們以前是資料的使用者，加入公司以後，他們非常知道資料的使用者需要什麼樣的資料，這可以讓他們更快速地對市場有預判，也會更好地跟業界交流。」
她同時坦言，為不同行業提供的資料，需要具備不同行業專業知識的人來處理。「但把規則定下後，可能通過一些訓練，讓基礎的人員能具備這樣的訓練能力。」
在賀琳看來，「有多少智慧型就有多少人工」是乙個誤解。「確實，這個行業有很多的人力，但人力是在技術的支撐下做這些事，沒有技術支撐，可能人力需要現在的10倍都不止。所以，我們這種綜合性的資料服務商一直都在追求用更自動、更智慧型的方式來完成資料的任務，不斷解放人力。」
賀琳希望，能一步步減少人工對人工智慧的參與，大模型的浪潮，正在加速實現這個目標。「讓計算機自動處理資料，永遠都是我們的追求。」
據她介紹，公司也在**未來的兩大工作方向，乙個是打造一批針對通用領域、垂直領域，且具備單模態和多模態屬性的、供給大模型使用的資料集產品。另外，海天瑞聲也在計畫啟動資料生產垂直大模型的研發專案，希望用大模型技術來支撐資料的生產。「大家都說大模型將給眾多垂直行業帶來重大積極影響，其實資料處理本身也是乙個垂直行業，我們希望用大模型的能力來更自動化地把資料處理這件事情做好。」
人工智慧的背後是人工」也是有可能發生改變的。「現在背後依然確實需要很多的人工，但是我們一直在盡量想辦法減少人工。包括加入很多演算法，提高對資料做預標註的準確率，準確率越高，人工參與的程度越低。」
但賀琳也坦言，這件事並不容易。「其實，如果真的把這個事都做成了，人工智慧就完成了。因為不需要人的介入，相當於它處理的東西都跟人想的是一樣的。」但另一方面，當技術達到一定突破後，倫理、法規、安全等問題就會出現，如何解決這些問題，也是今後整個人工智慧行業面臨的難題。
新的變革契機：多模態需求將推高行業門檻
每一次的火箭公升空，都需要大量的燃料助推。賀琳認為，當人工智慧技術迎來新的變革時，對資料提供商來說就是一次契機。「我覺得可能也是根據一些需求，比如像蘋果手機的siri出來以後，大家就會認為在語音上有一些突破，這些資料的需求就會暴增。」
賀琳覺得，在整個人工智慧行業，資料就像人類學習知識時使用的教科書，「你的教科書越全面，資訊越準確，學習的結果就會越好，其實機器也是一樣的」。她認為，資料集本質上就是人類把自己對大千世界、萬事萬物的一些認知和判斷方法載入到資料上，然後讓機器去學習，使機器得出來的對事物的判斷結果更加趨近於人類。在她看來，這就是資料公司的價值。
而在大模型的熱潮之下，多模態的能力成為乙個關鍵詞。賀琳表示，多模態資料是未來的乙個方向。「多模態的資料裡蘊含了更多更豐富的資訊，對機器做判斷也會提供更多的資訊**，但多模態的資料（獲取）的難度也非常大。」
她進一步介紹，首先，多模態資料要求的量很大，合規取得這些資料的難度就會更大；其次，多模態資料採集的裝置也非常昂貴，對資料公司的財務能力是一種考量。此外，多模態資料對齊的問題、對齊的標準等，都是多模態資料的難點。
賀琳認同一點，多模態能力會導致資料公司的入門門檻提高。「包括我們可能還要去做一些資料生成技術，用我們的一些單一形態的資料來合成多模態的資料，這都要求公司有更高維度的研發能力。」
目前，賀琳依舊認為，資料這個方向是海天瑞聲未來的定位，因為這個領域要做的事情太多了。「隨著技術的發展進入千行百業，每乙個行業都需要認真地去了解這個行業的『knowhow』是什麼、如何解決這個行業的一些關鍵痛點。那麼多行業呢，我們有足夠大的空間去拓展。」
而深入行業，則需要公司本身有一定的研發能力，同時，在進入行業時，需要有行業專家的參與，通過真實的專案打磨，進而逐漸積累。「這不是個一蹴而就的事情，需要乙個長期持續的過程。」她表示。
賀琳相信，通用人工智慧終將有一天會實現，但這也需要乙個過程，即便技術達到了，還有倫理的問題、安全的問題、合規的問題。這些都解決了之後，如何解決行業的問題，也有很長的一段路要走。
而在這條路上，她認為，資料公司將會扮演越來越重要的角色。在這個過程中，演算法可能會相對趨於穩定，但仍需大量的、型別迥異的資料對演算法進行訓練，才能解決行業的問題。
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複製。每日經濟新聞。
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