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Ng指出，人工智能研究人员经常发布和分享他们的想法，并公布他们的代码，因此我们可以很便捷地接触到理念及进展。相反，稀缺资源是数据和人才，而这两点对企业制定人工智能策略获取竞争优势极为关键。在数据源已经被连接到了对应的输出信息的情况下，复制一款软件比获得原始数据要简单的多。因此，具有鉴别与获取有价值的数据并有能力根据实际情况修改软件参数以化利用这些数据的人员，将是制定人工智能策略过程中关键而具有差的组成部分。

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也就是说，如果一个企业向推进人工智能在仓储下的应用，那么它就必须将重点放在提高数据和人才的这两方面。关于数据，要明确的一个关键问题是：哪些数据是你的公司所而且可以用来提高与业务相关的KPI?这一点明确之后，就需要提高仓储管理系统中的数据的。这一步通常被称为数据管控，来确保供应链运作相关的数据具有一个可以真实反映客观事实的来源。举例来讲。叉车司机的信息可以存储在不同的信息系统中，包括人力资源系统、员工管理系统、仓库管理系统、叉车车队管理系统等。
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