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，AI產業對數據的拓展性需求和前瞻性需求快速增長。IDC 研究發現，積極參與數字化轉型的客戶群體都有 AI 數據服務的需求，其中標注質量、標注效率、知識經驗、數據安全、整體成本五個維度，構成了用戶對 AI 數據服務商的能力要求。云測數據作為高質量、場景化AI數據服務廠商代表，正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，積極地發揮著訓練數據的價值。
云測數據在業務端面向智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等眾多領域提供一站式數據處理服務，提供通用數據集、數據標注平臺&數據管理系統等生產工具，持續為計算機視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術領域提供高價值數據支持。如：云測數據推出的“面向AI工程化推出新一代數據解決方案”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AI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；而云測數據標注平臺則為企業提供了處理大規模感知數據的能力，通過結構創新、智能化、工程化、標準化的標注平臺產品賦能AI訓練數據行業,可以從質量、效率等方面激發數據要素價值,加速AI技術的創新發展，進而推進AI產業的場景化落地。
目前，云測數據已為汽車、安防、手機、家居、金融、教育、新零售、地產等行業提供了高質量AI數據支持。憑借前沿的技術服務產品和行業領先的市場表現，先后獲得“AI+優秀服務商TOP100”、“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”、“2022中國數據智能企業TOP30”等認可，還積極參與同時積極參與編寫《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》、《人工智能研發運營一體化（Model/MLOps）能力成熟度模型》等系列標準的研究和編制工作，以此來幫助企業提升AI研發運營效能，賦能業務價值提升，推動行業健康化發展。
作為實現AI模型訓練與部署的關鍵一步，實現人工智能產業落地的重要環節，在AI數據服務產業建設上還面臨著諸多挑戰，需要產業界長期的共同努力。針對人工智能時代數據需求和發展趨勢，云測數據總經理賈宇航在接受媒體采訪時表示，企業發展的每個階段所需要的數據是不一樣的。如何更好地幫助企業完成算法持續優化期的數據，幫助企業完成工程化，是面向AI產業落地至關重要的一步。
