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目前人工智能已通过手机、音箱、汽车等产品,逐步走入千家百户。这背后离不开人工智能发展的三座基石,算法、算力、和数据。离开数据谈人工智能应用,与“无米之炊”无异。
人工智能是通过大批量基于特定标注规则后学习的方法论。“数据标注”通过人工智能训练师将像素、语音信号、文本内容等转换为机器能理解,能看懂的数据内容,这样机器才能习得识别处理。因此,数据标注工作自然也就成为将原始数据变成算法可用AI数据的关键步骤,是关乎整个AI产业的基础,更是机器感知现实世界的源点。
当前AI发展对于数据的需求非常大,但对于AI来说数据量并非等于数据质量,只有高质量的、场景化AI数据才能对算法起到决定性作用,进而产生生产力,而精准度有偏差的海量数据对AI不但无利反而有害。
由此可见,AI产业进一步发展的关键瓶颈,就是场景化、高精准度的标注数据。
百行百业对高质量数据的渴求
以智能驾驶为例,在智能驾驶技术中,安全行驶是首要前提。这其中,感知是最重要的内容之一,没有对车辆周围三维环境的定量感知,就犹如人没有了眼睛,智能驾驶的决策系统就无法正常工作。与其他应用场景相比,智能驾驶的落地场景相对复杂,尤其面对复杂多变的路况环境,背后尤其需要有海量的优质数据采集标注做支撑。
不止是智能驾驶,在新基建下的人工智能,更需要技术与行业场景的结合,更看重智能化的落地。尤其在数字化转型的背景下,百行百业对智能化的需求爆发的很快,各种AI基础设施和解决方案的发展也极为迅速。
而在AI应用实践中,优质的AI数据对于行业智能化升级的价值提升就会更为明显,高质量的AI数据将最大限度地提升人工智能应用的效率。所以,数据之于AI产业的意义,就在于可以最大程度上提升AI在行业落地的效率与稳定,进而推动新基建的落地,可见其意义之深远。
头部企业云测数据引领行业发展
当下,人工智能产业逐渐迈入成熟化发展的新阶段,部分通用化、浅层化的人工智能产品和服务将难以较好地满足各行业日益垂直化、专业化、场景化、细分化的赋能需求。人工智能企业需要更精细化、高质量的数据去优化产品和服务,以加速其技术的商业化应用。为解决这些行业性问题,国内AI数据服务头部企业云测数据,通过提供高质量的场景化数据,来满足业内高标准的数据需求,助推人工智能技术加速落地。
据了解,为了满足人工智能领域不同场景的数据需求,云测数据行业首创了“数据场景实验室”模式,为各种人工智能细分场景模拟无噪的专属数据,通过定制化数据采集直击特定场景化下的数据缺失、质量良莠不齐等行业问题。一方面,在场景下的定制化数据采集更加精准、数据质量更高,另一方面,场景化的数据采集也与人工智能需求端的匹配度更高,从而最大化将数据转化为生产力。
而对于更精准更高质的AI数据需求的满足,从云测数据的各项成果展示上可见一斑。
据官方媒体报道,在由商务部主办的首场国家级重大国际经贸活动服贸会上,云测数据受邀进行了“无数据 不AI,云测数据服务标准发布”的成果发布。作为数据标注行业的龙头企业,云测数据代表行业首次展示了其一项重要成果,云测数据项目最高交付精准度达到了99.99%,成为目前数据标注领域可达到的最高服务标准,创造了行业的新标杆。
在中国科学院主管、科学出版社主办的核心杂志《互联网周刊》联合eNet研究院共同发布的《2020年数据标注公司排行》中,以高质量数据推动人工智能落地应用的云测数据位列排名榜第一。
可以说,云测数据的自建标注基地和场景实验室,对不管是从数据生产效率、数据质量保证和数据隐私安全的把控,以及公司的实力规模、数据交付经验、节省企业成本、帮助传统企业智能化转型等等方面,都有着不可替代的优势。
《2020上半年中国人工智能产业专题研究报告》指出,5G、新基建、IoT和VR/AR技术的发展推动万物互联的实现,与人工智能技术相结合,创造出更多元的应用场景,服务于人类的生活。从人工智能产业化发展整体来看,高精度、场景化的AI数据服务趋势愈加凸显,以云测数据为首的数据采集标注服务商们正在加速行业进程,引领着行业规范发展。
