深度學習算法是推動第三次人工智能發展浪潮的關鍵。而在深度學習算法中,數據是培養和訓練模型的關鍵,通過大量的標注數據,算法能夠學習不同類型的模式和規律。標注數據的數量越多、質量越高,模型的訓練和性能優化就越充分,性能就越好。由此,數據更是被稱為人工智能的“燃料”。
隨著AI在各個行業的逐漸落地,對AI數據精準程度要求正在變得越來越高,對數據維度和樣本復雜性的需求也越來越高,對數據標注技術、標注平臺能力、不同場景數據協同標記難度越來越復雜。
云測數據總經理賈宇航表示,“AI數據質量,決定著AI算法的精度,AI算法精度決定產品質量。云測數據一直將數據質量作為AI數據服務的發展核心,為企業提供高質量的場景化的AI數據服務。
現階段人工智能正在與實體經濟加速融合,“智能+”行業應用實踐逐漸普及。在當前“技術+需求爆發”的背景下,數據行業伴隨AI的發展逐漸走向智能產業化。在云測數據看來,人工智能的進一步發展和產業化,首先需要數據服務標準化的收斂。為了進一步推動數據處理流程標準化,云測數據通過參與編寫《人工智能研發運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型系列標準》《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》等標準化工作,填補了國內外機器學習項目開發管理標準的空白,為行業提供了場景數據圖像標注、數據點云標注的基本規范,并給出一套切實可行的標注方法,促進了場景數據圖像標注的標準化、提升場景數據的通用性和易用性,加速了中國人工智能技術開發與落地進場。
人工智能時代的背景下,對數字技術的巨大需求為企業提供了大量的數據,這些數據和業務深入融合,為企業的智能化發展帶來了新的變化。據云測數據總經理介紹,云測數據通過數據采集、數據清洗、數據標注等方式為企業業務引入數據治理,以標準API接口支持數據導入和導出,支持已有算法預標注功能,可以提供多項數據產品應用和數據服務,助力多個行業實現智能化轉型和業務流程高效處理。其中,自動駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融、零售貨檢等領域已經具備成熟化的應用實踐,云測數據正在與各行各業進行業務流程對接,助力實現更多行業的人工智能產業化落地,為各行業數智化轉型筑牢地基。
