随着人工智能技术从实验室走向产业深处，其发展重心正逐渐从算法模型创新，转向以高质量数据与可靠软件工程为支撑的规模化、工业化应用。德勤咨询发布的《人工智能基础数据服务白皮书》（以下简称“白皮书”）深入剖析了这一趋势，并系统性地阐述了数据服务在人工智能基础软件开发中的核心价值与实施路径。

一、人工智能基础软件开发的演进与挑战

人工智能基础软件开发，是指构建支撑AI模型训练、推理、部署和管理的底层软件平台、工具链及服务体系。它已超越传统的代码编写范畴，演变为一个融合数据工程、模型工程和软件工程的复杂系统工程。当前，其面临的核心挑战包括：

1. 数据瓶颈：模型性能高度依赖大规模、高质量、多样化的标注数据。数据获取、清洗、标注、管理的成本高昂、周期漫长，成为项目交付的主要瓶颈。
2. 工程化难题：从实验原型到稳定可用的生产系统，需要解决数据版本管理、模型版本控制、流水线自动化、性能监控等一系列工程化问题，对开发流程与工具提出了极高要求。
3. 合规与伦理风险：数据隐私（如GDPR、个保法）、算法公平性、可解释性等要求，必须内嵌于开发流程之中，增加了系统的复杂性。

二、白皮书核心洞见：数据服务成为关键基础设施

德勤白皮书明确指出，专业化、体系化的“人工智能基础数据服务”是破解上述挑战、释放AI生产力的关键。它不再被视为简单的数据标注外包，而是升级为贯穿AI开发生命周期的战略性能力，其核心内涵包括：

• 数据战略与治理服务：帮助企业制定数据获取策略，建立覆盖数据采集、存储、标注、使用全生命周期的治理框架与质量标准，确保数据的合规性、安全性与可用性。
• 智能化数据工程服务：利用AI技术赋能数据工作本身。例如，通过主动学习、人机协同标注平台，智能推荐难例样本，大幅提升标注效率与质量；利用合成数据技术，在保护隐私或应对稀缺场景下生成高质量训练数据。
• 数据运营与持续迭代服务：提供数据集的持续优化、版本管理和性能监控。结合模型在生产环境中的反馈（如错误案例），形成“数据-模型”闭环，驱动模型性能的持续提升。

三、数据服务如何赋能基础软件开发全流程

白皮书将数据服务深度融入AI基础软件开发的各个环节：

1. 开发前期：需求定义与数据规划
数据服务团队与业务、算法团队协同工作，明确业务问题对应的数据需求，规划数据采集与标注方案，为软件设计提供可靠的数据输入蓝图。

2. 开发中期：敏捷数据供给与工具集成
通过云原生、微服务架构的数据平台，为算法开发团队提供按需、实时的高质量数据流。该平台与模型训练框架（如PyTorch, TensorFlow）、MLOps平台深度集成，实现数据管道与模型训练管道的无缝对接，支持快速实验与迭代。

3. 开发后期：测试验证与持续优化
提供独立的测试数据集，用于模型评估与基准测试。更重要的是，建立生产数据反馈循环，将线上推理结果、用户反馈等回流至数据池，自动识别数据缺陷或分布变化，触发数据集的更新与模型的再训练，形成自主进化的软件系统。

四、实施建议与未来展望

德勤白皮书为企业及开发者提出了关键的实施建议：

• 转变认知：将数据服务视为与算法、算力同等重要的核心资产进行投资和管理。
• 平台化建设：投资或引入一体化的AI数据中台，统一数据标准、流程和工具，提升协同效率。
• 生态合作：与专业的数据服务提供商建立战略伙伴关系，借助其领域知识、技术工具与规模化能力，加速自身AI能力建设。

人工智能基础数据服务将与基础软件开发更加深度耦合。数据即代码（Data-as-Code）、智能化数据运维（DataOps）等理念将普及，数据流水线的可靠性、自动化水平将成为衡量AI工程能力的重要标尺。强大而敏捷的数据服务能力，将是企业构建差异化AI优势、实现智能化转型的坚实基石。

德勤的这份白皮书精准地把握了AI产业化进程中的关键痛点，系统化地提升了数据服务的战略定位。它揭示了一个清晰的方向：唯有打好“数据”这一地基，人工智能的软件大厦才能建得更高、更稳、更智能。