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隨著行業高速數字化發展及AI技術創新應用的涌現,人工智能產業正在迎來一個新的黃金發展期。麥肯錫公司的數據表明,人工智能每年能創造3.5萬億至5.8萬億美元的商業價值,使傳統行業商業價值提升60%以上。 數據作為人工智能的核心要素之一,對人工智能技術積極發展起著至關重要的作用。

目前人工智能技術以有監督學習的模型訓練方式為主,對數據有著強依賴。作為人工智能三要素之一的數據,肩負著提升AI識別率和精準度的重要任務。在早期就已關注到AI數據服務的需求缺口和潛在的應用市場,立足高質量、場景化的AI訓練數據服務的云測數據,建立了數據產品、數據處理工具與數據服務的“三螺旋”, 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,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,最大化發揮訓練數據的價值。

對于如何充分發揮AI數據對人工智能產業落地的價值,云測數據總經理認為,一是加強場景化數據的能力,換言之就是為人工智能細分場景的落地,提供更加垂直且豐富的數據,滿足其長尾場景的需求;二是提升數據標注的準確性,從工具、規則、流程的開發制定,到標注人員的素質培養,不放過任何可以提升標注準確性的可能;三是充分發揮“底層技術+服務能力”的力量,具備更深刻的行業領域知識、更懂場景、更懂技術、更具行業前瞻性。

與此同時,云測數據持續發揮在人工智能數據服務領域中的引領作用,積極推動技術標準創新,與AI領域各大代表企業積極推動行業相關標準體系化的建設,先后參與編寫《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》促進智駕場景數據標注的標準化,提升場景數據的通用性和易用性,規范智能網聯汽車相關數據標注的內容和要求,為其他自動駕駛相關標準提供參考;同時在AI開發管理方面積極探索,參編中國信息通信研究院牽頭的《人工智能研發運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型》系列標準的研究和編制工作——《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》、《人工智能研發運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型 第二部分:模型交付》,以此來幫助企業提升AI研發運營效能,賦能業務價值提升,促進企業智能化轉型。

隨著技術創新的迭代升級,AI應用場景比以往明顯更加廣泛,隨之而來對數據標注精度、交付效率、知識經驗的要求越來越高,AI產業對數據的拓展性需求和前瞻性需求將快速增長。這種相互之間的“吸引”現象,是當前AI數據服務行業的機遇和挑戰。

通過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,云測數據為人工智能場景化落地輸送更多卓越的數據支撐。相信隨著AI數據服務行業的高速發展和規范并舉,AI數據價值將進一步飛躍,人工智能產業落地進程將大步平穩向前。

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標簽:數據 并舉 飛躍 高速發展 推動 規范 價值 AI
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