這一次我們要聊一下數據標注標準和數據AI模型訓練這個事情。
起因是不久之前舉行的第二屆深圳（國際）人工智能展上，云測數據發布了一款針對AI數據訓練服務的平臺產品——“云測數據標注標準平臺4.0”。
讓鋼哥感興趣的是，云測數據方面自信滿滿，稱這一平臺是當下“AI訓練數據最強工具”。
究竟有多強？
從平臺相關介紹來看，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，“云測數據標注平臺4.0”具備全類型數據標注支持、多種工具組件靈活配置、AI智能輔助標注、多道數據質量控制流程完善的績效數據統計等特性，能夠一站式輕松解決企業AI數據訓練需求，可助力AI數據訓練綜合效率提升200%、服務成本降低60% 、標注精準度最高達99.99%。
首先要明白，什么是數據標注和數據訓練？
人工智能的發展如火如荼，如何讓機器像人類一樣學會學習的背后，機器學習、深度學習等都需要大量數據的進行AI算法模型訓練、迭代與支持，相關AI數據的采集、標注與價值挖掘是人工智能技術得以在實際應用場景中大展拳腳的重要基石。
簡單來說，就是用 “好的數據”訓練出“好的AI”。
隨著人工智能深入自動駕駛、智慧醫療、智慧教育等諸多行業領域，AI算法對訓練數據維度和樣本復雜性的要求變得越來越高，對數據標注技術、標注平臺能力、不同維度數據協同標注等都提出了挑戰。
高效高質量的進行AI的應用落地, 針對數據采集標注軟件工程能力和系統能力的提升必不可少。如何通過技術層、工具層的優化,在最大限度提升人效比的同時提升數據標注準確性，做好數據標注這件“人機協作”的事，已經成為AI應用落地的重要課題。
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，推進AI產業的場景化落地。
云測數據總經理賈宇航告訴鋼哥，推出的4.0版本是在之前實現商業化產品的版本基礎上，基于人工智能產品落地，面向企業AI訓練數據實際生產環節中所需要的的AI數據處理的全流程處理，涵蓋數據采集、數據標注、數據管理等數據處理環節。所涉
其中，云測數據標注平臺4.0數據采集環節具有多端數據支持、AI輔助質檢、浸入式錄制引導、自研網盤等設置，解決AI訓練數據采集環節面臨的不同維度數據采集端系統種類繁多、采集內容及場景復雜易出錯、多種傳感器數據本地存儲安全性及效率等95%問題，幫助企業獲取AI應用場景純凈數據；
云測數據標注平臺4.0數據標注環節具有豐富標注工具支持、流程化高效化運轉、企業流程深度融合、標注流程質量把控等優勢，可解決AI落地場景多樣性、豐富性的數據需求，AI數據訓練過程綜合效率提升200%；
云測數據標注平臺4.0數據管理環節具有數據權限管理、快捷數據檢索、數據版本管理、標注結果可視化等優勢，可幫助企業進行多維度靈活數據檢索，并進行可視化數據管理，大大助推AI數據產能提升。解決企業自身數據量大、數據標注文件版本過多、數據存儲偏線下管理等難題。
及所有的工作流程處理平臺、數據標準平臺。
相比傳統的采集數據、訓練模型的方式，云測數據創新性的提出“數據在環和模型迭代在環新方式”，將數據在環開發打通，將數據采集、處理、標注、訓練、模型輸出進行持續迭代集成。云測數據標注平臺4.0，為AI提供了企業處理大規模感知數據的能力，不僅降低了數據采集周期，提升了數據標注效率，大幅降低了AI模型訓練成本，同時也在數據識別準確率提升上達到了傳統方式無法達到的高度，極大地加速了人工智能的落地迭代周期，節省大量研發時間和成本。
賈宇航說，AI的深度神經網絡非常依賴于場景數據，如果不能獲得足夠多的數據，就不能形成更好的模型，如果某些邊緣場景沒有被覆蓋，就會導致數據缺失，從而使得AI識別不夠精準。
通常情況下，AI企業會將產品先行投放到市場上，然后通過在線學習或者增量學習的方式，去逐漸彌補算法上對于這些邊緣場景的覆蓋。
以自動駕駛為例。某大廠的自動駕駛系統有一套影子模式，駕駛員在開車過程中，后臺同步運行一個模型去預測駕駛員的軌跡。
如果出現實際駕駛軌跡和影子模式軌跡不一致，相關數據可能會做篩選，然后分發到相對應的就需要服務器中進行識別和判斷，是感知層、決策層、控制層的哪一個環節出現了問題。
如果問題出現在感知層，譬如說出現了在前期AI模型沒有覆蓋到的一個人穿了動物的衣物出現在道路上小場景數據，車輛因此而沒有識別出這是一個人而不是一個動物，那么數據就需要進行標注和訓練，從而在以后相似的場景下實現精準識別。
，這時候，數據標注平臺就可及時的為會遇到非常大量這些場景數據發揮相對應的清洗和數據標注的作用工作，。在這個過程中，數據一方面要支撐相關業務的處理，另一方面要被用于標注和訓練算法的持續迭代，這就是數據迭代的概念。
從而在以后相似的場景下實現精準識別。 以自動駕駛為例。某大廠的自動駕駛系統有一套影子模式，駕駛員在開車過程中，后臺同步運行一個模型去預測駕駛員的軌跡。
如果出現實際駕駛軌跡和影子模式軌跡不一致，相關數據可能會做篩選，然后分發到相對應的服務器中進行識別和判斷，是感知層、決策層、控制層的哪一個環節出現了問題。
如果問題出現在感知層，譬如說一個人穿了動物的衣物出現在道路上，車輛因此而沒有識別出這是一個人而不是一個動物，那么數據就需要進行標注和訓練，從而在以后相似的場景下實現精準識別。
而且，隨著數據量的增加會導致大量的數據重復，需要在重復的數據中尋找有價值的部分，然后進行標注。
“這就是我們的平臺提供的標注服務的能力所在。”賈宇航說。
賈宇航表示認為，云測數據標注平臺4.0新的平臺將可以為企業提供定制化的數據采集、清晰清洗和標注的服務，幫助企業處理更為海量的在線AI訓練學習數據。
正是由于云測數據對于AI訓練數據服務的高精度、場景化、工具化的高標準要求，幫助解決AI產業化落地的現實問題，讓眾多AI企業和各個行業的龍頭企業選擇與云測數據合作，保持著長期良好的關系。
目前，云測數據深度合作伙伴覆蓋了汽車、手機、工業、家居、金融、安防、教育、新零售、地產、生態系統等行業。其中包含眾多世界500強企業、高?？蒲袡C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。
