隨著數字化、智能化進程的快速發展,數據產量呈現復合遞增的態勢。其中,超過80%的數據來自于處理難度較大的非結構化數據。對于實現數字化進程的重要技術——人工智能技術來說,高質量的數據更是直接確定了AI模型的最終呈現效果,影響著人工智能落地的水平。
人工智能算法的演進升級需要高質量的AI數據作為支撐。經過清洗標注、去掉噪聲數據的高質量數據集比未經過處理的數據集更適合人工智能算法進行訓練。質量不斷提升的數據集已經成為人工智能技術發展的重要推動力,高質量AI數據正驅動人工智能算法更加智能化。
現階段人工智能在各個領域百花齊放,應用場景越來越多,不斷增長的人工智能應用也提出了更高的數據需求,呈現出新的發展趨勢。作為人工智能的基石,數據的重要性不言而喻。但想要實現在各個細分領域深層次的應用,就必須對場景化數據精確處理。為了進一步攻克場景化數據這一難題, 云測數據開創“數據場景實驗室” ,成為行業內首個規范化進行場景化生產的AI數據服務商。
同時為解決產業化落地的現實問題,助力AI企業占領未來發展高地,云測數據率先形成了AI訓練數據的“采、標、管、存”一站式服務,實現了從“數據原料”到最后的“數據成品”全鏈條打通并通過數據產品、數據處理工具與數據服務的“三螺旋”,為智能駕駛、智慧城市、智能IOT、智慧金融等行業提供高效率、高質量、多維度、場景化的數據服務與策略,為智能時代提供堅實的數據支撐,被媒體譽為“AI數據行業真正的高質量數據的倡導者和踐行者”。在近期《互聯網周刊》發布的“2022數據標注公司排行”中,云測數據也憑借在產品、服務、技術研發等方面的創新實踐,持續領跑中國AI數據服務,連續3年位列全國第一。
隨著市場大數據基礎的完善與數據需求的喚醒推動,數據智能市場的規模持續走高。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、數據標準等方面進行建設,持續挖掘數據核心價值。
針對人工智能時代數據需求和發展趨勢,云測數據立足高質量、場景化的AI訓練數據服務,以技術創新加速行業發展為己任,先后推出“云測數據標注平臺”、“AI數據集管理系統”等技術成果。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,設計了從創建任務到最后的驗收等科學規范的數據處理流程,極大地加速了人工智能相關應用的落地迭代周期,助力企業AI數據訓練綜合效率提升200%、標注精準度最高達99.99%。其源源不斷產出的高質量、場景化的AI數據,促使著人工智能產業加速發展,顯著提升了Al應用的規?；涞匦Ч?。
在助力AI數據標準化體系建設進程中,云測數據積極將成熟的技術、服務等經驗總結,先后參與編制了《智能網聯汽車激光雷達點云數據標注要求及方法》、《智能網聯汽車場景數據圖像標注要求與方法》、《人工智能研發運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:開發管理》等系列標準,助力人工智能數據服務規范化發展。
作為人工智能產業發展的重要參與者和建設者,云測數據正在不斷用前沿技術推動AI訓練數據服務領域加速發展。從優秀到卓越,云測數據扎根市場的實踐積累和其進行前瞻布局與前沿技術能力探索,最大化地發揮著訓練數據的價值,為人工智能場景化落地輸送更多高質量的數據支撐,持續助力產業智能化發展。
