在人工智能發展如火如荼的背后,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。
為解決AI產業化落地的現實問題,高質量AI數據服務代表企業云測數據總結出了很多經驗與方案,并且應用于實踐,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,云測數據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”、“ 面向AI工程化的新一代數據解決方案”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”。
其中,云測數據標注平臺先后獲得中國信通院“2022可信AI案例人工智能平臺應用標桿案例”、“2022年人工智能年度評選最佳服務平臺獎、“2021中國式創新案例TOP100”“ GAIE優秀產品獎”等業界權威認可,彰顯了云測數據在技術領域的先進性與硬實力。
據了解,云測數據結合 “數據在環和模型迭代在環”新方式,通過綜合系列工具平臺,進行數據在環開發打通,將數據采集、處理、標注、訓練、模型輸出進行持續迭代集成。相比傳統的采集數據、訓練模型的方式,數據在環和模型迭代在環新方式,云測數據平臺可極大提升模型迭代的速度和提升模型準確度,以及可極大降低數據獲取成本、處理成本、標注成本、使用成本。通過綜合在環的工具鏈,形成數據在環迭代系統,將極大的提升人工智能領域的場景落地,節省大量研發時間和成本。
云測數據面向AI工程化推出新一代數據解決方案則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。
“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。
目前,云測數據深度合作伙伴包含眾多世界500強企業、高校科研機構、政府機構,頭部AI企業和大型互聯網企業,涵蓋了計算機視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術領域,是人工智能產業化落地進程中不可或缺的數據伙伴,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。
