近日,艾瑞咨詢發布《2022年中國面向人工智能的數據治理行業研究報告》,該報告以數據和數據治理為前言,在AI技術創新應用和AI數據需求引發二次治理的趨勢背景下,選擇金融、零售、醫療和工業四大典型行業為切入點,從需求側角度對人工智能數據治理體系搭建給到指引。其中,云測數據憑借AI數據技術實力和在行業場景化數據服務中的卓越實踐,與阿里云、華為云、浪潮、第四范式等相關數據智能代表企業共同入選“大數據產業圖譜與數據服務關系鏈“。
AI技術創新應用大規模落地,帶動大數據智能市場蓬勃發展
近年來,隨著新技術模型出現、各行業應用場景價值打磨與海量數據積累下的產品效果提升,人工智能應用已從消費、互聯網等泛C端領域,向制造、能源、電力等傳統行業輻射。各行業企業在設計、采購、生產、管理、營銷等經濟生產活動主要環節的人工智能技術與應用成熟度在不斷提升,加速人工智能在各環節的落地覆蓋,逐漸將其與主營業務相結合,以實現產業地位提高或經營效益優化,進一步擴大自身優勢。AI技術創新應用的大規模落地,帶動了大數據智能市場的蓬勃發展,同樣也為底層的數據治理服務注入了市場活力。
企業在部署AI應用時,數據資源的優劣極大程度決定了AI應用的落地效果。因此,為推進AI應用的高質量落地,開展針對性的數據治理工作為首要目必要的環節?；仡欉^去,早期的AI數據行業曾長期處于粗放的發展模式,數據粗制、混亂、復用的情況屢見不鮮;但隨著AI與各個產業結合得愈加緊密,AI商業化程度進入新的高度,行業屬性較強的垂直領域加速落地,AI數據的需求正逐漸轉向個性化、場景化和準確化,AI 數據服務供應商的技術實力、精細化管理能力、流程把控能力不斷提升,AI數據服務行業走向專業化、精細化、多維化。
挖掘AI數據核心價值,助力企業AI能力快人一步
從AI數據服務頭部代表企業云測數據的發展歷程中我們觀察到, 在人工智能數據市場中,AI數據服務商想要形成強勁的業務優勢,就要擺脫同質化競爭,保持在模式、技術、服務等方面的不斷發展;而其源源不斷產出的高質量、場景化的數據,也促使著人工智能產業加速發展,顯著提升了Al應用的規模化落地效果。這種雙向促進的“供求”關系,讓AI數據服務精細化、場景化和專業化的趨勢愈演愈烈。
以云測數據在標注平臺工具的技術能力為例,其通過結構創新、智能化、工程化、標準化的標注平臺產品賦能AI訓練數據行業,可從質量、效率等方面激發數據價值,為企業提供處理大規模感知數據的能力,進而推進AI產業的場景化落地;又如云測數據在自動駕駛數據服務領域的深耕探索,其一站式自動駕駛數據解決方案在為相關需求企業提供大規模感知數據能力的基礎上,幫助智駕企業減少數據采集周期、提升數據標注效率、降本增效,助其更快更好發展。
在整個AI數據服務過程中,云測數據通過工程化的賦能,將數據采集、數據傳輸、數據清洗、數據標注、數據管理等進行集成,并提供多維度、場景化的數據服務與策略,廣泛地覆蓋人工智能不同場景下的數據服務能力,滿足AI應用在數據質量、數據豐富度、數據時效性等方面的需求,最大化發揮AI數據的基石作用。
據艾瑞咨詢統計測算,2021年涵蓋大數據分析預測(機器學習/深度學習模型)、領域知識圖譜及NLP應用的大數據智能市場規模約為553億元,預計2026年市場規模將達到1456億元,隨著市場大數據基礎的完善與數據需求的喚醒推動,大數據智能市場的規模將持續走高。機遇伴隨著挑戰,在未來行業理性建設與增量市場逐步完善的大背景下,面向人工智能的數據治理更應著重在體系搭建、數據準備、數據質量、數據標準、特征管理等方面進行建設,持續挖掘數據核心價值。
