张小珺Jùn｜商业访谈录 | 第134期
嘉宾：谢晨
主题：和谢晨聊“数据的综述”：AI和机器人数据的历史、版图、金字塔与Recipe
播出日期：2026年3月30日
概览
本期节目，张小珺邀请了数据科学和人工智能领域专家谢晨，共同梳理了AI与机器人数据的发展历史、行业格局、数据分层金字塔原理，以及“数据Recipe”对产业迭代升级的意义。对数据领域感兴趣的听众，这期可谓硬核且细致入微，为你解析了中国和全球数据产业的变化与挑战。
主要讨论点与洞察
1. AI与机器人数据的历史脉络
[05:12]
- 谢晨梳理从早期数据标注到智能搜集的发展脉络：“最早我们说数据只是原材料，后来它本身具有了战略价值。”
- 讨论了中国与欧美数据发展的不同路径，强调中国的大数据环境和人口红利对AI快速进步的推动。
- 张小珺提问：“你觉得中国的数据历史里，有哪些拐点特别关键？”谢晨给出，他认为2015年后，语音、视觉等感知数据的爆发是关键节点。
[07:45] 谢晨:
“中国的数据产业很大程度受益于互联网普及和移动端迭代，这两轮红利让我们有机会积累规模巨大的训练数据。”
2. 全球AI数据产业版图
[15:20]
- 谢晨分析了美国、欧洲、中国的数据公司和平台格局差异，介绍了“数据即服务”（Data as a Service, DaaS）的全球兴起。
- 张小珺提到中国数据企业想要出海的挑战，包括数据合规、东南亚市场的本地化难题。
[17:34] 张小珺:
“很多中国的数据公司非常想出海，但在数据治理和本地化这块经常卡壳。”
- 双方探讨了全球数据流动和壁垒对创新的影响。
3. “金字塔”式的数据分层
[22:10]
- 谢晨提出用“金字塔”结构理解数据生态：底层是数据素材，中间是数据治理、标注和增强，顶层是为AI模型提供结构化、高质量数据。
- 他强调AI时代“垃圾进、垃圾出”（Garbage in, garbage out）的道理，大模型需要高质量语料支撑。
[23:50] 谢晨:
“优质数据其实只占金字塔尖端的很少量，但影响AI模型效果极大。”
4. “数据Recipe”：产业升级的钥匙
[32:12]
- 谢晨解释“数据Recipe”概念——即数据采集、清洗、分层、增值乃至融合到AI的全流程标准化操作。
- 他说 Recipe 很像咖啡的配方：越标准化、越高效安全，越能够大规模复制和赋能产业。
- 张小珺递进追问：“Recipe如何赋能不同垂直行业？”谢晨举例医疗、智能制造、自动驾驶等领域，从需求侧倒推数据采集和Recipe的定制。
[35:00] 谢晨:
“真正的工业级AI，需要非常规整的数据流水线，也需要技术和业务协同研发。”
5. 数据合规与隐私挑战
[41:01]
- 谢晨和张小珺共同关注中国数据要素流通新政、隐私保护与AI伦理的博弈。
- 他们谈到“数据出海”必须遵守当地法规，以及算法透明化的压力。
[43:26] 张小珺:
“合规是安全感的前提，但也是创新的边界。”
- 节目最后，谢晨提醒业内对AI数据安全要有最低底线，尤其是涉及到人脸、个人身份、医疗类数据时。
精彩语录回顾
- 谢晨 [07:45]: “中国的数据产业很大程度受益于互联网普及和移动端迭代，这两轮红利让我们有机会积累规模巨大的训练数据。”
- 张小珺 [17:34]: “很多中国的数据公司非常想出海，但在数据治理和本地化这块经常卡壳。”
- 谢晨 [23:50]: “优质数据其实只占金字塔尖端的很少量，但影响AI模型效果极大。”
- 谢晨 [35:00]: “真正的工业级AI，需要非常规整的数据流水线，也需要技术和业务协同研发。”
- 张小珺 [43:26]: “合规是安全感的前提，但也是创新的边界。”
重点时间轴
- 05:12 AI与机器人数据的历史与拐点
- 15:20 全球数据版图与DaaS崛起
- 22:10 用“金字塔”结构理解数据生态
- 32:12 “数据Recipe”及其产业价值
- 41:01 数据合规与隐私挑战深度讨论
总结&价值
本期播客以深入浅出的对话方式，系统梳理了AI与机器人数据的全景与细节，并提出了“数据Recipe”作为产业发展新范式。无论你是数据创业者、AI开发者，还是关注科技发展趋势的听众，都可以从本期嘉宾谢晨的见解中汲取参照。通过层层拆解数据行业的金字塔结构，节目带来了“数据即生产力”的直观体感，也为新一轮中国AI产业升级描绘了值得期待的图景。