對于整個人工智能行業來說，目前包括駕駛、安防、金融、工業、醫療、教育等領域對AI技術的需求極大，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。
在數據層面，隨著AI技術的發展,數據規模正在不斷提升。據IDC測算，2025年全球數據規模將達到163ZB；同時，AI數據服務業進入了深度定制化階段，根據不同場景和需求進行數據定制的服務，AI數據需求也從通用簡單場景向個性化場景過渡。
為解決AI產業化落地的現實問題，云測數據總結出了很多經驗與方案，并且用于實踐，助力整個人工智能場景化應用的發展。通過自有技術攻克難關，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，靈活滿足客戶多樣化、高精度的數據需求，先后推出“數據場景實驗室”、“AI數據集管理系統”、“云測數據標注平臺”等產品與服務，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，被媒體譽為“AI數據行業高質量數據的倡導者和踐行者”。
當然，在人工智能的大潮中保持技術和行業的領先性并非易事。從進擊與探索思路看，不難看出云測數據之所以能成為行業引領者，不僅僅是源自技術與產品實力的強硬，更有服務模式、服務理念上的順勢發展，從而不斷為人工智能產業注入新活力并提供發展新動能。
首先，數據在行業興起時入局，占據先發優勢的云測數據并沒有滿足于當時的紅利，而是不斷加大技術投入，通過提升技術水平的方式提高生產效率。充分發揮“底層技術+服務能力”的力量，在自動駕駛、智能家居、智慧城市和智慧金融等多個行業，提供端到端的訓練數據服務解決方案。
與此同時，云測數據保持對熱門行業和技術發展趨勢進行前瞻性預測，提前準備相關的工具鏈以及數據服務能力，以確保有充足的準備去應對新的AI數據需求。在當前的AI數據產業鏈中，云測數據敏銳的發現，還缺乏一種面向AI工程化的系統性的數據解決方案。而這種面向AI工程化的系統性數據解決方案卻是很多行業都需要的。在這種背景下，云測數據行業首發面向AI工程化的新一代數據解決方案，對眾多行業客戶而言無疑是一場及時雨，解決了他們的實際需求。
為此，云測數據面向AI工程化推出新一代數據解決方案，該方案通過成熟數據管理和標注平臺，與企業完成系統集成+支持企業自定義預標注、算法接口+人員管理、項目管理體系+安全交付軟硬件支持的方式，在保證數據隱私安全的標注環境下，高度支持企業所需數據的高效流轉、持續進行數據處理任務，提高規模化生產效率。
如在自動駕駛領域，可實現車企DataOps（即Data和Operations組合）數據閉環中數據清洗、標注工作，與原流程相比提升2倍流轉效率；在零售貨檢方面，通過云測數據標注平臺，將貨柜檢測數據持續回流，基于算法預標注結果進行可視化審查并修改，與純人工標注效率提升3倍。
“獨行快，眾行遠”，產業智能化時代不能只靠一個企業的單打獨斗，產業和社會構筑的雙重價值將產生復利效應。云測數據也深諳這一點。其也在積極推動人工智能數據行業標準化工作的建設，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》的編寫發布，為產業智能化貢獻經驗與智慧，推動了AI數據服務垂直領域構建標準化體系。另外還參寫了首個《人工智能研發運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型》系列標準，填補了國內外機器學習項目開發管理標準的空白。
總結：
云測數據作為人工智能數據服務領域的排頭兵，正在積極推動助力AI訓練數據服務領域加速發展，為產業智能化貢獻經驗與智慧，由此成為行業發展的新范式。相信接下來，云測數據也會持續精進，在不斷豐富自身服務能力建設和深耕技術的同時，最大化地發揮訓練數據的價值，為人工智能場景化落地輸送更多卓越的數據支撐。
