在如今人工智能的“三駕馬車”——數據、算力和算法中,我們將數據(標注)視為業界實現通用AI過程中極具挑戰性的市場。
隨著人工智能市場的火熱,數據標注從剛興起時的“良莠不齊”,發展到現在市場規模逐漸擴大、產業鏈愈加規范完善的階段。但基于AI多樣化應用落地需求急劇增加,如何通過高質量的數據訓練讓AI產品技術更具市場競爭力,成為相關企業首要思考的方向。對數據標注的質量要求逐步攀升,再加上敏感度始終在線的數據隱私安全的問題,行業依舊挑戰與機遇并存。
麥肯錫報告指出,人工智能可以給嚴肅的采用者帶來真正的價值。強大的數字能力與主動的戰略結合在一起的人工智能早期采用者有更高的利潤率,并且還有望在未來進一步擴大業績的差距,而人工智能需要在特定數據上訓練的事實并沒有捷徑可走。這說明,數據標注質量的高低,直接影響著相關企業的競爭優勢。
具體來看,數據標注可細分為文本、語音、圖像和視頻類型。近年來,高科技和電信行業、金融服務行業是人工智能應用方面的領軍者。這些行業多元化應用需求影響,對文本、語音、圖像的標注占據更大的市場份額,并仍在持續增長。
其中,圖像和視頻數據標注主要應用于人工智能技術開發自動駕駛汽車和改善汽車操作體驗,語音和圖像的數據標注應用于智能家居領域消費者體驗相關的功能中。
云測數據構筑AI場景落地的“數據根基”
云測數據是Testin云測旗下AI數據標注服務品牌,作為國內頭部人工智能數據采集標注服務商,它以為智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等眾多領域提供還原場景數據采集和標注作為服務重點,通過場景實驗室還原場景數據,加上自建標注基地的高精度數據標注,實現了場景數據專業化、高質量的交付,幫助人工智能相關企業更快更好的實現產品商業化落地。
為了滿足AI應用場景的多樣化需求,場景化數據采集尤為重要。
AI多元化應用落地已經成為企業機構實現數字化轉型并獲取競爭優勢的砝碼。但在普通場景下獲取特定場景數據是很難的。
比如在智能安防領域,一個簡單的路人摔倒場景,不同光照、角度、著裝、性別都需要相應的數據去進行AI模型訓練;又或者智能駕駛領域的中針對疲勞駕駛的輔助駕駛功能,通過識別用戶面部表情實時自動調整駕駛情況。這就需要捕捉識別駕駛員的面部表情。為了滿足這些特殊的長尾場景數據需求,云測數據自行業首創的數據場景實驗室,通過還原搭建相關場景,進行相應的場景化數據生產。
獲取多元化場景數據后,更需要高精度的數據標注。
我們無時無刻不在產生數據,但不能隨取隨用,需要進行多輪處理——從數據采集到數據清洗再到標注才能轉化為AI所需的數據。AI產品質量要求算法精度,實現精度則需要獲取的高質量數據,因此數據標注的精確度會直接影響AI產品質量以及AI應用的落地。
近期云測數據受邀在英特爾內部社群分享“三大業務能力構筑AI場景落地的根基”內容時也講到,隨著人們對人工智能算法識別準確的要求更上一個臺階,具有更高精準度的數據也將成為訓練階段的主流需求。云測數據在數據采集標注領域的重要優勢之一,就是能提供足夠精準的訓練數據,因此其最高99.99%的精準度可較好的應對人工智能數據精準度提升的情況,形成企業護城河。
案例淺談:云測數據在給智能家居總動員提供什么“教材”?
云測數據曾將AI應用比作學生,老師是背后的算法工程師,而云測數據要做的就是生產好的教材。以智能家居為例,當AI走進生活,智能融入日常家居,來看看云測數據為智能家居提供了什么樣的教材?
智能家居由電視、音箱、掃地機器人等智能產品,是人類對發掘慵懶生活的極致體現,未來將會有更多的細分化場景。在這些領域,人工智能技術主要解決的是機器在看、聽、理解方面的問題,數據標注則貫穿人工智能產品的探索期與商業落地階段。
在云測數據的家居數據解決方案中,其通過更加規范性的組織管理和質量控制,注重全流程數據服務,覆蓋豐富地場景品類,以及多品類樣本儲備。在語音方面,支持ASR語音轉寫、聲紋識別標注、說話人識別、語音切割、情緒判定標注等;在自然語言處理方面,支持OCR轉寫、NLU語句泛化、文本信息抽取、實體標注、詞性標注、槽位填充等,支持全方位的標注類型。
其中智能語音交互、智能視覺交互中相關的數據采集標注是小編的關注點。語音喚醒和識別準確度與否很考驗耐性,與其語音助手答非所問,還不如自己去開關燈,拿出手機放音樂。這些功能實現的背后,都受到數據的精準度高低、質量的好壞的影響。
談及數據,必繞不開的一個話題就是數據隱私、數據安全。云測數據對此設置了一系列安全保障措施。其核心原則之一就是數據絕不復用,數據成功交付后不留底;并且以數據合法合規為前提與進行數據采集的用戶簽訂數據授權協議,能讓企業用戶在享受AI數據服務的同時擁有“安全”感。從而幫助企業通過高質量的數據實現自身AI產品的差異化和競爭優勢。
