作為 AI 技術的底層支撐,高質量的訓練數據越來越受到業界的重視。隨著人工智能深入自動駕駛、智慧醫療、智慧教育等諸多行業領域,AI算法對訓練數據維度和樣本復雜性的要求變得越來越高。未來AI訓練數據有著怎樣的發展方向?如何最大程度發揮AI數據的核心價值?近日,國內領先的AI訓練數據頭部服務商云測數據正式發布了聚焦于AI數據處理的三大前瞻趨勢,探索行業發展新風向。
趨勢一:人工智能進一步推進發展需要數據處理標準的收斂
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,頭部數據服務供應商的技術實力、精細化管理能力、流程把控能力正在不斷提升。人工智能的進一步推進發展,亟需數據處理標準的收斂。云測數據發揮實踐引領者作用,先后參與編寫了中國信通院云大發布的全球首個AI模型開發管理標準——《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》、《智能網聯汽車場景數據圖像標注要求與方法》、《智能網聯汽車激光雷達點云數據標注要求及方法》等,前者標準填補了國內外機器學習項目開發管理標準的空白,智能網聯汽車的相應標準則為行業提供了場景數據圖像標注、數據點云標注的基本規范,并給出一套切實可行的標注方法,促進了場景數據圖像標注的標準化、提升場景數據的通用性和易用性。
趨勢二:AI訓練數據處理流程全覆蓋,融入人工智能業務處理流程
在AI產業鏈中,算法、算力和數據共同構成技術發展的三大核心要素。從AI產業鏈的發展情況和未來發展趨勢來看,中國AI數據服務行業的市場規模正在逐步擴大。一方面,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,專業化的訓練數據服務提供商將扮演更加重要的角色。
作為我國領先的AI訓練數據頭部服務商,云測數據立足高質量、場景化的AI訓練數據服務,始終堅持以技術創新加速行業發展為己任,先后推出“數據場景實驗室”、“數據標注最高交付精準度99.99%”、“云測數據標注平臺&AI數據集管理系統”等產品與服務,率先形成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,將AI數據處理流程逐漸融入人工智能業務處理流程中。為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,為智能駕駛、智慧城市、智能IOT、智慧金融等行業輸送更多AI數據支撐。
趨勢三:產業數據處理對實效性、準確率安全性進一步要求
對于人工智能產業而言,云測數據的高質量、場景化AI數據正是產業穩定高速發展的“源動力”。不管是行業首創的“數據場景實驗室”提供的場景化AI數據,保障了人工智能落地應用的場景豐富性;還是結合高質量、高精度的數據標注能力,解決了AI數據良莠不齊的問題,從根源上提升了AI數據的準確性。有了成熟的算法、算力,再加上高質量的AI數據,相關環節企業各有分工但協同并發,便可在人工智能應用場景中發揮出1+1>2的效果,共同推動人工智能應用百花齊放的良好局面。
在此基礎上,云測數據一直深耕于數據安全和個人信息保護,是同時滿足ISO27001和ISO27701標準的人工智能數據服務廠商。此外,云測數據還先后獲得ISO9001、ISO20000、CMMI3等相關認證。云測數據在AI數據服務全生命周期的各階段都采取了專業的技術和管理措施,圖做到步步保護、層層把關,完善布局AI數據處理對實效性、準確率和安全性的進一步要求,體現了云測數據對合作企業、數據隱私信息保護的高度重視。
結合市場來看,隨著AI商業化發展,AI數據服務需求步入常態化,AI數據作為新的生產要素聲名漸顯,它是人工智能長期發展的重要保障,人工智能技術研發、訓練的關鍵。相信在未來,云測數據將持續保持自主創新性,堅持與時俱進,更好的為人工智能提供高質量、場景化的數據服務。
