自1956年達特茅斯會議首次提出“人工智能”概念以來,人工智能歷經(jīng)60余年的曲折發(fā)展,已經(jīng)成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量,成為世界各國競爭角逐的焦點。如今,隨著算力、算法模型、數(shù)據(jù)資源等基礎(chǔ)技術(shù)條件的成熟,人工智能開始在交通、金融、工業(yè)、醫(yī)療等各個領(lǐng)域得到落地。
現(xiàn)階段,以機器學(xué)習(xí)為主的人工智能技術(shù)的高速發(fā)展依賴于底層大數(shù)據(jù)的豐富程度。強大的模型需要含有大量樣本的數(shù)據(jù)集作為基礎(chǔ),數(shù)據(jù)的質(zhì)量、多樣性將對算法模型的成敗產(chǎn)生重大影響,高質(zhì)量的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多、模型的準確度和質(zhì)量就越好。
在早期就已關(guān)注到AI數(shù)據(jù)服務(wù)的需求缺口和潛在的應(yīng)用市場,立足高質(zhì)量、場景化的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)的云測數(shù)據(jù),建立了數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)處理工具與數(shù)據(jù)服務(wù)的“三螺旋”, 率先形成AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)的“采、標、管、存”一站式服務(wù),實現(xiàn)了從“數(shù)據(jù)原料”到最后的“數(shù)據(jù)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(yè)提供高效率、高質(zhì)量、多維度、場景化的數(shù)據(jù)服務(wù)與策略,最大化發(fā)揮訓(xùn)練數(shù)據(jù)的價值。
在此背景下,專業(yè)的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)廠商+領(lǐng)先的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理工具對于行業(yè)智能化升級的價值提升就會更為明顯。在人工智能數(shù)據(jù)領(lǐng)域,云測數(shù)據(jù)正在不斷用前沿技術(shù)推動AI數(shù)據(jù)服務(wù)加速發(fā)展,打造了業(yè)界領(lǐng)先的云測數(shù)據(jù)標注平臺,為AI相關(guān)企業(yè)提供處理大規(guī)模感知數(shù)據(jù)的能力。
云測數(shù)據(jù)標注平臺創(chuàng)造性的提出“數(shù)據(jù)在環(huán)和模型迭代在環(huán)新方式”,通過綜合系列工具平臺,進行數(shù)據(jù)在環(huán)開發(fā)打通,將數(shù)據(jù)采集、處理、標注、訓(xùn)練、模型輸出進行持續(xù)迭代集成。相比傳統(tǒng)的采集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型的方式,數(shù)據(jù)在環(huán)和模型迭代在環(huán)新方式,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(shù)據(jù)獲取成本、處理成本、標注成本、使用成本。通過綜合在環(huán)的工具鏈,形成數(shù)據(jù)在環(huán)迭代系統(tǒng),將極大的提升人工智能領(lǐng)域的場景落地,節(jié)省大量研發(fā)時間和成本。
云測數(shù)據(jù)標注平臺具備全類型數(shù)據(jù)標注支持、多種工具組件靈活配置、AI智能輔助標注、多道數(shù)據(jù)質(zhì)量控制流程完善的績效數(shù)據(jù)統(tǒng)計等特性,能夠一站式解決企業(yè)AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練需求,可助力AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練綜合效率提升200%、標注精準度最高99.99%。以自動駕駛為例,采用云測數(shù)據(jù)標注平臺,可實現(xiàn)車企DataOps數(shù)據(jù)閉環(huán)中的數(shù)據(jù)清洗、標注工作,與原流程相比提升2倍的流轉(zhuǎn)效率。
從頭部代表企業(yè)云測數(shù)據(jù)的一系列操作中我們觀察到,專業(yè)的數(shù)據(jù)標注平臺會通過標準化的流程、方法論,提高平臺的流程化協(xié)作能力,來保證數(shù)據(jù)服務(wù)團隊的高效的服務(wù)能力。云測數(shù)據(jù)這種通過集成了多樣性、靈活性的優(yōu)勢,來解決人工智能落地場景多樣性、豐富性的數(shù)據(jù)需求,再通過技術(shù)層、工具層的優(yōu)化,可以大幅提升人效比的同時提升數(shù)據(jù)標注準確性,進而提升AI模型迭代的速度和提升AI模型的準確度。
