作為人工智能產業的內部驅動力,數據、算法和算力三大要素對人工智能技術的升級發展至關重要。當下,人工智能正加速往應用人工智能方向發展,在算法、算力沒有重大突破的前提下,質量高和安全性強的數據成為人工智能商業化落地的關鍵點。

　　以醫療行業為例,醫生是個專業壁壘極高的職業,但隨著人工智能的不斷成熟,AI數據的專業性和精確度的不斷提高,如果醫療方向的人工智能技術接受了足夠多且精準的醫療領域數據的訓練,學會了海量的醫療知識,那么醫生就可以借助人工智能的幫助,更好的解決疾病困難。

　　可以說,在人工智能體系中,承載著整個體系之重的AI數據具有不可估量的價值作用。

　　對于這個無法衡量的價值意義,國內頭部AI數據采集標注企業云測數據認為:“AI數據在整個人工智能各個領域扮演著“源動力”的角色,可以說數據標注的質量決定了現階段人工智能的落地水平。高質量的AI數據可以幫助人工智能加速商業化、落地化、產業化進程。”

　　并非有意此言之,這是基于云測數據的實踐成果——云測數據通過自建數據交付中心和數據場景實驗室,為眾多AI企業或傳統企業智能化提供了高質量、場景化的數據,這些高質量的數據服務為AI產業化進程起到了重要助推作用。

　　云測數據一直專注于為業界提供高質量、高標準的AI數據采集標注服務,在客戶、媒體等圈層獲得了諸多認可,是業內極具實力和代表性的AI數據采集、數據標注資源服務商。

　　在今年9月舉辦的中國國際服務貿易交易會上,云測數據進行了“項目最高交付精確度達99.99%”的成果發布,這是目前數據標注領域可達到的最高服務標準,也是一個創紀錄的數字,建立了數據標注行業的一個全新標準,昭示AI領域已經進入到新的發展時代。

　　數據精細化服務時代已然開啟

　　《2019年中國人工智能年度專題研究報告》指出,全球數據量已達到ZB級別(1ZB約為10億GB)的大數據時代,為人工智能技術進步提供了充足的養料。但大量的數據對算法、算力也提出了較大挑戰,如何更好的挖掘和清洗出有效數據,成為產業進一步發展的關鍵。

　　隨著人工智能在各個行業的逐漸落地,對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。云測數據所做的就是通過自建數據場景實驗室和數據標注基地,為智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等各個領域提供場景化的高質量數據采集、數據標注服務。云測數據通過自研的數據標注平臺、數據采集系統和完善的數據生產流程等,并通過專業的項目經理來把控每一個AI數據的精準,以保證數據的效率、精準度。

　　高效率保證AI研發周期

　　企業的智能化是一個不斷突破的過程,從算法到模型再到驗證也是一個螺旋上升的過程,這個過程對數據標注數量需求也是呈現波段性的。

　　出于成本最優角度考慮,企業本身不會長期配置專門的大量標注師的崗位來處理龐大的數據樣本供機器學習。然而一個熟練的數據標注師需要經過至少2-3個月的持續培訓和訓練,當企業需要大量數據標注的時候有可能已經來不及培養。而且今天人工智能的數據服務需求,依然不夠標準化,每個項目的需求可能都是獨一無二的。云測數據已經服務了各行各業的大量客戶,在執行各種需求的過程中積累了大量的經驗,可以說數據采集標注能力已經十分成熟。通過高效的AI數據流轉過程,在保證數據精準的前提下,完善的幫助企業解決AI數據效率需求。

　　數據獨立安全,方能建立AI企業的核心數據壁壘

　　一個獨立第三方的身份,可以很好地幫助AI企業或傳統企業智能化轉型,建立自己的核心數據壁壘優勢。

　　云測數據一直把數據安全作為前置底線,包括:第一,不濫用數據,數據交付后清毀數據不留底,絕不二次使用;第二,不侵犯隱私,與所有數據采集的用戶都簽訂數據授權協議,確保AI企業用于訓練的數據合法合規;第三,建立相關的數據保障機制,如從防火墻的設置、內部信息系統的管護乃至標準化的流程作業體系等等。

　　在云測數據看來,人工智能最終是為了被使用,所以對人工智能的數據質量要求會越來越高、越來越準確,在場景中會出現更多的定制數據需求,除了提高數據安全性和隱私保護外,正如前文所說的,要保證數據的唯一性、高質量、場景性,才能真正幫助企業建立數據核心壁壘。

　　在人工智能領域,有著“成也數據,敗也數據”的說法。而在大數據時代,隨著AI產品逐漸的落地,除去“大”和“多”兩個關鍵詞,“精準”成為了更重要的衡量維度。對于人工智能應用來說,AI數據的精準度失之毫厘則差之千里,而在人工智能應用落地的過程中,AI數據精準度的差異會愈發的明顯。嗶竟,人工智能技術發展的瓶頸已經在逐漸打破,落地實用將成為行業的下一個挑戰。高精準度、高質量的AI數據,將助力人工智能應用具備更強大的服務能力,走進千家萬戶的現實生活。