“是否有数据，其多样性和质量是否足以满足我的特定需求？”
这是当今许多数据和技术领导者在创建现代数据架构以支持公司的数字和人工智能转型时面临的问题。 虽然数据可能是任何人工智能项目的基础，但对于需要多少数据才能确保目标性能，并没有明确的答案。 企业采用相关的困难可能会对实现人工智能的好处构成重大障碍。
面对问题：传统方法从根本上限制了
单个数据集可能包含数千万个元素。 对于人工智能项目的传统方法，组织的任务是手动收集和标记如此大量的数据，这既耗时又昂贵，更不用说容易出现人为错误。 这种方法有很大的缺点，因为人类无法标记公司可能感兴趣或需要为其人工智能项目提供支持的所有属性。 除了上述限制之外，现实世界的数据在道德使用和隐私方面也提出了越来越多的问题。 随着每个国家各自制定有关数据收集、数据存储等方面的合规法律，现实世界数据的使用只会变得更加令人望而却步。
当我们展望自动驾驶汽车、机器人、增强现实和虚拟现实领域的先进创新世界时，很明显，我们从根本上受到用于训练人工智能的传统方法的限制。
探索解决方案：合成数据及其优势
合成数据或计算机生成的数据作为现实世界数据的替代品，有可能改变当前的人工智能开发范式，并颠覆传统的数据到洞察的管道。 合成数据有望填补以数据为中心的方法的空白，并以当前实践的成本和时间的一小部分提供全面的培训数据。 通过融合视觉效果行业和生成神经网络的技术，合成数据可以提供完美标记的、真实的数据集和大规模的模拟环境——这意味着数据科学家可以使用它来克服巨大的进入障碍。
由于合成数据是人工生成的，因此它消除了传统上从现实世界收集数据集的许多偏见和隐私问题。 此外，每个像素的信息都是明确已知的，并且会自动生成一组扩展的标签。 这使得系统能够以虚拟方式构建和测试，并允许人工智能开发人员更快地迭代几个数量级，因为可以按需创建训练数据。 因此，合成数据将为工程师提供降低成本和风险、改善交付计划以及通过人工智能增强竞争优势以实现快速原型设计和推出更多创新产品的早期见解，从而缓解加速上市时间的复杂局面。
尽管合成数据是一项新兴技术，在企业采用中才刚刚开始触及表面，但它具有颠覆我们所知的人工智能范式的巨大潜力。 在流程开始时测试更多可能的设计迭代的能力使组织能够尽早解决任何复杂问题，而变更的成本要低得多。 合成数据还直接解决潜在的隐私和监管问题。 财富 50 强企业正在拥抱合成数据，预计行业内将出现更广泛的采用浪潮。 换句话说，合成数据的模拟驱动设计有能力彻底颠覆人工智能开发过程。
