人工智能的目标是使机器像人一样学习学习。算法训练，深度学习等都需要大量的数据支持，而数据挖掘是将人工智能作为训练样本的前提条件。例如，无人驾驶车辆需要大量测试数据来连续测试算法并在业务场景中形成自我完善的反馈系统。可以看出，如果在没有数据的情况下不可能实现人工智能，那么数据就是人工智能的引爆点。基于深度学习的人工智能技术的核心是通过计算找到数据中的规律，并使用这些规律来预测和决定特定任务。在使用源数据之前，需要对其进行收集和标记，并且标记的数据形成相应的数据集。业务类型主要包括数据收集，数据处理，数据存储和数据交易。目前，人工智能数据集的参与者主要分为以下几类：一是学术机构，它们自行收集，标记和构建学术数据集，以进行相关的研究工作。这种类型的数据集由ImageNet表示，它主要用于算法的创新验证，学术竞赛等，但是其迭代速度较慢，并且在实际应用场景中难以使用。第二个是政府和其他中立组织。它们以公益形式公开的公共数据主要包括政府和银行机构等行业数据以及经济运行数据。数据标记通常由使用数据的组织来完成。第三是人工智能公司。他们建立自己的数据集进行业务开发。这些公司通常会收集和标记数据集以供自己使用，或者购买专业数据公司提供的数据外包服务。第四是数据处理外包服务公司。这类公司的业务包括出售现成的数据培训集的使用授权，或根据用户的特定需求提供数据处理服务（用户提供原始数据，公司进行转录和注释数据）以及特定业务服务的形式包括但不限于提供数据库资源，提供数据收集服务，提供数据转录和标记服务等。目前，人工智能的基本数据类型主要是包括语音和语言（包括声音，文本，语言规则），图像识别（包括自然物体，自然环境，人造物体，生物特征等）以及视频识别。从全球角度来看，数据服务提供商的总部主要分布在美国和欧洲等发达国家。但是，它的大多数数据处理人员分布在第三世界国家。我国的声音和图像资源企业正处于快速发展阶段，这为该行业的发展提供了动力。