5月5日,二十屆中央財經(jīng)委員會第一次會議召開,會上提出要把握人工智能等新科技革命浪潮,適應人與自然和諧共生的要求,保持并增強產(chǎn)業(yè)體系完備和配套能力強的優(yōu)勢,高效集聚全球創(chuàng)新要素,推進產(chǎn)業(yè)智能化、綠色化、融合化,建設具有完整性、先進性、安全性的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系。從年初ChatGPT的持續(xù)火熱,到現(xiàn)在我國政府的高度重視,可以說,2023年,人工智能真正進入發(fā)展的快車道。
具體來看,人工智能當前有七大發(fā)展趨勢。
一、 人工智能與云計算的深度融合。云計算為人工智能提供了強大的基礎設施,使得人工智能可以處理海量的數(shù)據(jù),運行復雜的算法,實現(xiàn)高效的分布式計算。
二、 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的廣泛結(jié)合。物聯(lián)網(wǎng)可以讓我們感知和控制周圍的環(huán)境,提高生活和工作的便利性和效率。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù),而人工智能則可以對這些數(shù)據(jù)進行分析和處理,從而實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)設備和系統(tǒng)的智能化管理和優(yōu)化。
三、 人工智能與區(qū)塊鏈的有機結(jié)合。區(qū)塊鏈可以為人工智能提供一種可信賴的數(shù)據(jù)共享和交換平臺,使得人工智能可以在不同的組織和領域之間實現(xiàn)數(shù)據(jù)的協(xié)作和價值的流通。
四、 人工智能與生物科技的創(chuàng)新結(jié)合。生物科技可以為人工智能提供一種新的靈感和模仿對象,使得人工智能可以從生物系統(tǒng)中學習和借鑒其復雜性、自適應性、魯棒性等特性。
五、 人工智能與社會科學的密切結(jié)合。社會科學可以為人工智能提供一種新的理論和框架,使得人工智能可以更好地理解和適應人類社會的需求和規(guī)則。
六、 人工智能與藝術文化的多元結(jié)合。藝術文化可以為人工智能提供一種新的表達和創(chuàng)造方式,使得人工智能可以更加豐富地展示其個性和風格。
七、 人工智能與人類自身的和諧結(jié)合。人類自身可以為人工智能提供一種新的目標和方向,使得人工智能可以更加符合和服務于人類的需求和利益。
數(shù)據(jù)作為人工智能技術實踐的基石。隨著各類人工智能應用的快速落地,業(yè)界更需要高質(zhì)量、精細化的訓練數(shù)據(jù)。作為行業(yè)頭部的云測數(shù)據(jù),深入理解人工智能發(fā)展的內(nèi)核與邏輯,以提供高質(zhì)量、場景化的AI數(shù)據(jù)服務,助力人工智能產(chǎn)業(yè)的技術場景落地。
云測數(shù)據(jù)自成立以來終堅持以技術創(chuàng)新加速行業(yè)發(fā)展為己任,立足扎根市場的實踐積累,在保障數(shù)據(jù)隱私和安全合規(guī)的前提下,進行前瞻業(yè)務布局與前沿技術能力探索,先后推出“云測數(shù)據(jù)標注平臺”、“AI數(shù)據(jù)集管理系統(tǒng)”、“面向AI工程化的新一代數(shù)據(jù)解決方案”等技術成果。通過結(jié)構(gòu)創(chuàng)新、智能化、工程化、標準化的標注平臺產(chǎn)品賦能AI訓練數(shù)據(jù)行業(yè),極大地加速了人工智能相關應用的落地迭代周期,助力企業(yè)AI數(shù)據(jù)訓練綜合效率提升200%、標注精準度最高達99.99%。其源源不斷產(chǎn)出的高質(zhì)量、場景化的AI數(shù)據(jù),促使著人工智能產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展,顯著提升了Al應用的規(guī)模化落地效果。
當前,云測數(shù)據(jù)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AI數(shù)據(jù)處理服務,提供通用數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)標注平臺&數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)等生產(chǎn)工具,實現(xiàn)“數(shù)據(jù)原料”到最后的“數(shù)據(jù)成品”全鏈條打通,持續(xù)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(shù)據(jù)支持。實現(xiàn)場景數(shù)據(jù)專業(yè)化、高質(zhì)量交付,幫助企業(yè)更快更好地實現(xiàn)AI應用成功落地。
人工智能技術日新月異,AI正在深入的改變我們所在的世界。云測數(shù)據(jù)作為人工智能數(shù)據(jù)服務領域的翹楚,會持續(xù)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(fā)揮訓練數(shù)據(jù)的價值,為人工智能未來的發(fā)展提供更多卓越的數(shù)據(jù)支撐。
