用高质量AI数据驱动人工智能全面发展

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近年来,随着新技术模型出现、各行业应用场景价值打磨与海量数据积累下的产品效果提升,人工智能应用已从消费、互联网等泛C端领域,向制造、能源、电力等传统行业辐射。麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)的一项预测显示,随着人工智能技术越来越成熟,能力越来越强,预计它将极大地推动世界经济,到2030年将创造约13万亿美元的附加价值。

AI技术创新应用的大规模落地,带动了大数据智能市场的蓬勃发展。在AI应用实践中,数据堪当人工智能开发和应用的基础。当前以机器学习为主的人工智能技术的高速发展依赖于底层大数据的丰富程度。强大的模型需要含有大量样本的数据集作为基础,数据的质量、多样性将对算法模型的成败产生重大影响,高质量的AI训练数据越多,模型的准确度和质量就越好。

回顾过去,早期的AI数据行业曾长期处于粗放的发展模式,数据粗制、混乱、复用的情况屡见不鲜;但随着AI与各个产业结合得愈加紧密,AI商业化程度进入新的高度,行业属性较强的垂直领域加速落地,AI数据的需求正逐渐转向个性化、场景化和准确化,AI 数据服务供应商的技术实力、管理能力、流程把控能力不断提升,AI数据服务行业走向专业化、精细化、多维化。

在此背景下,专业的AI训练数据服务厂商+领先的AI训练数据处理工具对于行业智能化升级的价值提升就会更为明显。从AI数据服务头部代表企业云测数据的发展历程中我们观察到, 在人工智能数据市场中,AI数据服务商想要形成强劲的业务优势,就要摆脱同质化竞争,保持在模式、技术、服务等方面的不断发展;而其源源不断产出的高质量、场景化的数据,也促使着人工智能产业加速发展,显著提升了Al应用的规模化落地效果。这种双向促进的“供求”关系,让AI数据服务精细化、场景化和专业化的趋势愈演愈烈。

企业在部署AI应用时,数据资源的优劣极大程度决定了AI应用的落地效果。因此,为推进AI应用的高质量落地,云测数据通过工程化的赋能,将数据采集、数据传输、数据清洗、数据标注、数据管理等进行集成,并提供多维度、场景化的数据服务与策略,广泛地覆盖人工智能不同场景下的数据服务能力,满足AI应用在数据质量、数据丰富度、数据时效性等方面的需求,最大化发挥AI数据的基石作用。

在聚焦高质量、场景化的同时,云测数据还率先形成了人工智能数据的“采、标、管、存一站式服务”。在人工智能三要素之一的数据层,实现了“数据原料”到最后的“数据成品”全链条打通,输出完整的数据价值;同时结合丰富的行业经验、产研技术投入、管理体系等,通过数据标注平台、数据集管理系统等成果,持续为计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等AI主流技术领域提供高价值数据支持。

其中,云测数据标注平台展示出其技术集大成的一面——平台在数据处理流程涵盖了数据采集、数据标注、数据管理等一站式环节,在多维度数据处理层面做到了图片、视频、音频、文本、点云等的多数据类型支撑,并针对每种类型设置了具有代表性的标注模板,解决AI场景落地多样性、丰富性的数据需求,并通过数据传输、任务创建、数据标注、数据质检、数据交付过程的全优化,提升数据处理效率、降低处理成本。

在获得高质量训练数据之后,如何管理数据资产、更好的发挥数据价值成为相关企业面临的首要。在云测数据标注平台基础上,其AI数据集管理系统可帮助AI企业科学的进行数据储存、数据检索、数据资产权限管理、标签结果可视化等的数据资产管理问题。

展望未来,数字经济的高速发展为人工智能发展创造了良好的经济与技术环境,且人工智能作为关键性的新型信息基础设施,也被视为拉动我国数字经济发展的新动能。人工智能行业发展不断涌现出新技术新趋势,人工智能数据的采标服务需满足的AI应用场景比以往明显更加广泛,相信在AI数据服务商技术能力的不断努力下,高价值AI数据将驱动产业智能化更好更快发展。

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