人工智能（AI）数据是指在开发和训练AI模型过程中所使用的各种类型的数据。这些数据对于AI系统的性能、准确性和可靠性至关重要，因为它们是AI学习和推断的基础。根据数据的不同形式，可以将AI数据分为多个类别：
文本数据：包括新闻文章、社交媒体帖子、书籍、网页内容、产品评论等，这类数据用于训练自然语言处理（NLP）模型，如情感分析、问答系统、机器翻译、文本生成等。
图像数据：如照片、医学影像、卫星图像等，这些数据被用于训练计算机视觉模型，进行图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等工作。
语音数据：包含音频文件和对应的文字转录，用于训练语音识别和语音合成模型，应用于语音助手、电话机器人等领域。
视频数据：结合了图像和音频的复杂数据，可用来训练视频理解、行为分析、实时监控相关的AI模型。
结构化数据：例如数据库中的表格数据，包括数字、日期、分类标签等，常用于预测分析、机器学习和深度学习中的回归或分类任务。
半结构化/非结构化数据：如JSON、XML文档或者电子邮件等，需要经过预处理转化为结构化格式后供AI算法使用。
传感器数据：来自物联网设备或其他硬件传感器的数据，包括温度、湿度、运动数据等，用于训练预测维护、智能控制等相关模型。
为了确保数据安全与合规性，在处理人工智能数据时还需要关注数据隐私保护、数据脱敏、数据权限管理以及遵守相关法律法规，比如陈凤仙提及的完善人工智能数据安全监管体系的举措，即反映了我国对这一领域的重视和实践进展。
