隨著互聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等技術加速創新,數字經濟正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。數據要素作為數字經濟深化發展的核心引擎,對提高生產效率的乘數作用不斷凸顯,成為最具時代特征的生產要素。
在數字經濟持續發展的背景下,人工智能發展迅速并與各種應用場景深度融合,人工智能產業已成為促進經濟創新和發展的重要技術。數據作為人工智能技術實踐的基石,伴隨著整個AI產業的發展,人工智能產業對訓練數據的拓展性需求和前瞻性需求更是快速增長,如何有效釋放數據價值,對于加速人工智能技術發展,提升數字產業化水平有著重要意義。
云測數據總經理賈宇航在第三屆“工信安全智庫”論壇及國家工信安全中心科技委年度會議系列活動之一的數據要素市場化配置專題研討會上表示,隨著算法模型、技術理論和應用場景的優化和創新,AI產業對訓練數據的拓展性需求和前瞻性需求均快速增長;另一方面,隨著行業內對訓練數據需求類型的增加以及對服務標準要求的提高,產業鏈的專業化分工將愈加清晰,行業向著專業化、規范化方向快速發展。
人工智能技術發展正值黃金時期,不斷深化的應用場景和數據成為我國發展AI產業的優勢。
對于整個人工智能行業來說,目前,包括安防、金融、工業、醫療、教育等領域對AI技術的需求極大,高精度AI數據交付在助力AI產業場景化落地的同時,不僅帶來了更好的用戶體驗,也進一步加快了智能化時代的到來,帶動算力、算法等領域的振興。
云測數據是人工智能產業發展的重要參與者和建設者,以高質量、場景化的AI數據服務而出名,通過立足扎根市場的實踐積累,進行前瞻業務布局與前沿技術能力探索,已經率先形成了“采、標、管、存”全鏈條的AI數據服務,并逐步形成了通用數據產品、高質量數據采集標注、數據標注平臺&管理系統、垂直領域數據解決方案等一站式業務板塊,為智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等眾多AI相關企業提供高質量、場景化的大規模處理感知數據的能力,全方位支持高質量、場景化的文本、語音、圖像、視頻等各類型數據采集標注等服務。
在多元化的人工智能場景落地背景下,推進AI數據質量向更高標準發展已成為行業廣泛關切的重點,云測數據也在積極推動行業標準化工作的建設,積極的將成熟的技術、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,為產業智能化貢獻經驗與智慧,助力人工智能數據服務規范化發展。
人工智能對數據提出更高需求,展現了在人工智能產業化落地進程中,數據發揮的重要作用。在數字技術持續發展的背景下,伴隨著AI產業應用規模的不斷突破和數據需求的喚醒推動,AI數據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進程中,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。
