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。麥肯錫全球研究所（McKinsey Global Institute）的一項預測顯示，隨著人工智能技術越來越成熟，能力越來越強，預計它將極大地推動世界經濟，到2030年將創造約13萬億美元的附加價值。
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。在AI應用實踐中，數據堪當人工智能開發和應用的基礎。當前以機器學習為主的人工智能技術的高速發展依賴于底層大數據的豐富程度。強大的模型需要含有大量樣本的數據集作為基礎，數據的質量、多樣性將對算法模型的成敗產生重大影響，高質量的AI訓練數據越多，模型的準確度和質量就越好。
回顧過去，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、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。
在此背景下，專業的AI訓練數據服務廠商+領先的AI訓練數據處理工具對于行業智能化升級的價值提升就會更為明顯。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。
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，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。
在聚焦高質量、場景化的同時,云測數據還率先形成了人工智能數據的“采、標、管、存一站式服務”。在人工智能三要素之一的數據層，實現了“數據原料”到最后的“數據成品”全鏈條打通，輸出完整的數據價值；同時結合豐富的行業經驗、產研技術投入、管理體系等，通過數據標注平臺、數據集管理系統等成果，持續為計算機視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術領域提供高價值數據支持。
其中，云測數據標注平臺展示出其技術集大成的一面——平臺在數據處理流程涵蓋了數據采集、數據標注、數據管理等一站式環節，在多維度數據處理層面做到了圖片、視頻、音頻、文本、點云等的多數據類型支撐，并針對每種類型設置了具有代表性的標注模板，解決AI場景落地多樣性、豐富性的數據需求，并通過數據傳輸、任務創建、數據標注、數據質檢、數據交付過程的全優化，提升數據處理效率、降低處理成本。
在獲得高質量訓練數據之后，如何管理數據資產、更好的發揮數據價值成為相關企業面臨的首要。在云測數據標注平臺基礎上，其AI數據集管理系統可幫助AI企業科學的進行數據儲存、數據檢索、數據資產權限管理、標簽結果可視化等的數據資產管理問題。
展望未來，數字經濟的高速發展為人工智能發展創造了良好的經濟與技術環境，且人工智能作為關鍵性的新型信息基礎設施，也被視為拉動我國數字經濟發展的新動能。人工智能行業發展不斷涌現出新技術新趨勢，人工智能數據的采標服務需滿足的AI應用場景比以往明顯更加廣泛，相信在AI數據服務商技術能力的不斷努力下，高價值AI數據將驅動產業智能化更好更快發展。
