人工智能迎来快速成长期，AI数据迎来机遇和挑战

随着2016年AlphaGo战胜人类棋手,新一波人工智能浪潮及产业进入加速发展期。技术创新的迭代升级、AI应用场景也比以往更加广泛,随之而来的,是对数据标注精度、交付效率、知识经验等要求越来越高,AI产业对数据的拓展性需求和前瞻性需求快速增长。

人工智能基础数据服务助力 AI 训练与调优,数据治理在AI应用落地实施中花费90%以上的精力,如何保证AI数据的高质量要求,是AI相关企业持续关注的方向。云测数据总经理贾宇航曾提到,AI应用场景比以往明显更加广泛,随之而来对数据标注精度、交付效率、知识经验的要求越来越高,AI产业对数据的拓展性需求和前瞻性需求将快速增长。这种相互之间的“吸引”现象,是当前AI数据服务行业的机遇和挑战,如能对AI产业进行前瞻性的数据需求预测,将能加速推动AI的产业化落地。

云测数据是人工智能产业发展的重要参与者和建设者,也是人工智能数据服务领域的头部企业。面向智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等众多领域,云测数据提供一站式AI数据处理服务,通过通用数据集、数据标注平台&数据管理系统等生产工具,持续为计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等AI主流技术领域提供高价值数据支持,实现场景数据专业化、高质量交付,是人工智能产业化落地进程中不可或缺的数据伙伴角色,推动着AI数据服务行业更快更好发展。

同时其也在积极推动技术标准创新,与AI领域各大代表企业积极推动行业相关标准体系化的建设,先后参与编写《智能网联汽车场景数据图像标注要求与方法》、《智能网联汽车激光雷达点云数据标注要求及方法》;也在AI开发管理方面积极探索,参编了中国信息通信研究院牵头的《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型》系列标准的研究和编制工作——《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:开发管理》、《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型 第二部分:模型交付》;更是积极推动对数据标注产业标准化建设,全程参与《人工智能数据标注平台技术要求和测试方法》标准编制,为行业提供更高质量的参考标准,推进AI产业的场景化落地。

人工智能技术快速落地发展,数据规模正在不断提升,强大的模型需要含有大量样本的数据集作为基础,数据的质量、多样性将对算法模型的成败产生重大影响,AI数据服务业已经进入了深度定制化阶段。相信以云测数据为代表的企业们将继续推动AI训练数据服务领域加速发展,最大化地发挥AI数据的价值,为人工智能场景化落地输送更多卓越的数据支撑。

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