AI工程化进程加速,人工智能需要怎样的数据?

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随着人工智能落地需求的种类和专业化程度的增加,AI领域专业化和细分化程度进一步提升,人工智能广泛应用的商业化落地阶段来临。在人工智能概念热度和巨大的市场前景背后,一个成功的AI应用势必更多的来自于精准大量的训练数据,高质量、精细化的数据将直接影响未来AI的工程化实践。

数据作为人工智能技术实践的基石,伴随着整个AI产业的发展,人工智能产业对训练数据的拓展性需求和前瞻性需求更是快速增长。目前,行业内对训练数据需求类型的增加以及对服务标准要求的提高,产业链的专业化分工将愈加清晰。而在这一领域,我国相关AI基础数据服务厂商也相继开花结果。云测数据在深入理解数字经济内涵的背景下,以提供高质量、场景化的AI数据支撑为基础,助力人工智能技术产业化落地发展。

以云测数据为例,其面向智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等众多领域提供一站式AI数据处理服务,提供通用数据集、数据标注平台&数据管理系统等生产工具,实现“数据原料”到最后的“数据成品”全链条打通,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。实现场景数据专业化、高质量交付,帮助企业更快更好地实现AI应用成功落地。据悉,云测数据在今年深度参与编写了中国信息通信研究院云计算与大数据研究所(中国信通院云大所)重磅发布的全球首个AI模型开发管理系列标准,这也彰显了云测数据在人工智能数据方面的领先实践。

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随着市场大数据基础的完善与数据需求的唤醒推动,数据智能市场的规模持续走高。机遇伴随着挑战。据IDC测算,2025年全球数据规模将达到163ZB;同时,AI数据服务业进入了深度定制化阶段,根据不同场景和需求进行数据定制的服务,AI数据需求也从通用简单场景向个性化场景过渡。

对于如何充分发挥AI数据对人工智能产业落地的价值,云测数据总经理认为,一是加强场景化数据的能力,换言之就是为人工智能细分场景的落地,提供更加垂直且丰富的数据,满足其长尾场景的需求;二是提升数据标注的准确性,从工具、规则、流程的开发制定,到标注人员的素质培养,不放过任何可以提升标注准确性的可能;三是充分发挥“底层技术+服务能力”的力量,具备更深刻的行业领域知识、更懂场景、更懂技术、更具行业前瞻性。

当下,人工智能技术正在全链条的重塑产业生态的每一个环节,在这一过程中,如何从技术、工具层面提升人员效率、标注精准度,已经成为重要课题。据了解,云测数据自成立以来终坚持以技术创新加速行业发展为己任,立足扎根市场的实践积累,在保障数据隐私和安全合规的前提下,进行前瞻业务布局与前沿技术能力探索,先后推出“云测数据标注平台”、“AI数据集管理系统”、“面向AI工程化的新一代数据解决方案”等技术成果。通过结构创新、智能化、工程化、标准化的标注平台产品赋能AI训练数据行业,极大地加速了人工智能相关应用的落地迭代周期,助力企业AI数据训练综合效率提升200%、标注精准度最高达99.99%。其源源不断产出的高质量、场景化的AI数据,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。

对于整个人工智能行业来说,目前,包括安防、金融、工业、医疗、教育等领域对AI技术的需求极大,高精度AI数据交付在助力AI产业场景化落地的同时,不仅带来了更好的用户体验,也进一步加快了智能化时代的到来,带动算力、算法等领域的振兴。

云测数据作为人工智能数据服务领域的排头兵,正在积极推动助力AI训练数据服务领域加速发展,为产业智能化贡献经验与智慧,由此成为行业发展的新范式。相信接下来,云测数据也会持续精进,在不断丰富自身服务能力建设和深耕技术的同时,最大化地发挥训练数据的价值,为人工智能工程化加速提供更多卓越的数据支撑。

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