我国要在人工智能领域取得应有的话语权，就得在人工智能基础理论和前沿技术方面加强引领性原创科学研究，并率先取得重大突破。相对于欧美国家，我国人工智能研究起步晚，又长期处于低门槛，具有国际影响力的人才稀缺，掌握“撒手锏”技术的高水平人才更十分匮乏，尚需建设完备的人工智能人才体系。“青藏高原上才有珠穆朗玛峰”，只有在尖端技术研究平台上才能培养出顶尖技术人才。而建设一大批具有国际水平的研究组，是培养顶尖人才的基础。
高端技术必须与产业对接，形成庞大的应用市场，人工智能必须与产业紧密融合。这意味着需要抓紧助推人工智能应用场景的落地，争取基础数据和平台技术的突破，搭建好与传统行业生态有效衔接的桥梁。
得益于庞大的人口数据红利，也受益于行业丰富的需求，我国人工智能应用场景的开发利用在智能驾驶、智慧家居、智能安防、新零售等领域特别活跃。以智能家居为例，语音交互、手势识别、面部识别等AI技术进入家庭。多样化的数据不断提升AI智力。通过标注来训练人工智能模型，因而产生较大的应用产业。
数据堂针对智能家居场景自研多套优质训练数据集，可应用于语音交互、语音控制、手势控制、异常行为检测等任务。更是得到了广大公司的青睐，该数据包含3D人脸识别数据， 200人唤醒词手机采集语音数据，559460段50种动态手势识别数据，8643张14类异常图像视频数据等，让智能家居产品更理解主人需求，人机沟通更加智能化。
智能安防、无人驾驶等终端场景是人工智能应用的重要场景，但人工智能在这些场景应用能否落地、落地后又有多大价值，完全依靠智能平台的支撑。以无人驾驶为例，当前该项技术尚不成熟，其中一个重要原因是计算效率跟不上。权威研究结果表明，1000辆上路的自动驾驶汽车，每天要处理相当于当前百度图像搜索的数据量，要及时有效地处理好这些信息，在底层架构上就需要嵌入高性能人工智能芯片和大量的驾驶场景下驾驶舱内、舱外的图像、语音数据支撑。
数据堂深刻理解客户痛点，承诺严格保障数据质量。 高质量的训练数据可帮助智能驾驶AI模型更加准确，以创造更加安全的驾乘体验。数据堂提供车在语音交互和驾乘行为监测与识别数据。其中245小时车载环境普通话手机采集语音数据和103282张驾驶员行为标注数据 更是为很多人工智能公司提供了很好的算法训练数据。