自1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念以来,人工智能历经60余年的曲折发展,已经成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,成为世界各国竞争角逐的焦点。如今,随着算力、算法模型、数据资源等基础技术条件的成熟,人工智能开始在交通、金融、工业、医疗等各个领域得到落地。
现阶段,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。
在早期就已关注到AI数据服务的需求缺口和潜在的应用市场,立足高质量、场景化的AI训练数据服务的云测数据,建立了数据产品、数据处理工具与数据服务的“三螺旋”, 率先形成AI训练数据的“采、标、管、存”一站式服务,实现了从“数据原料”到最后的“数据成品”全链条打通,为智能驾驶、智慧城市、智能IOT、智慧金融等行业提供高效率、高质量、多维度、场景化的数据服务与策略,最大化发挥训练数据的价值。
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。在人工智能数据领域,云测数据正在不断用前沿技术推动AI数据服务加速发展,打造了业界领先的云测数据标注平台,为AI相关企业提供处理大规模感知数据的能力。
云测数据标注平台创造性的提出“数据在环和模型迭代在环新方式”,通过综合系列工具平台,进行数据在环开发打通,将数据采集、处理、标注、训练、模型输出进行持续迭代集成。相比传统的采集数据、训练模型的方式,数据在环和模型迭代在环新方式,可极大提升模型迭代的速度和提升模型准确度,以及可极大降低数据获取成本、处理成本、标注成本、使用成本。通过综合在环的工具链,形成数据在环迭代系统,将极大的提升人工智能领域的场景落地,节省大量研发时间和成本。
云测数据标注平台具备全类型数据标注支持、多种工具组件灵活配置、AI智能辅助标注、多道数据质量控制流程完善的绩效数据统计等特性,能够一站式解决企业AI数据训练需求,可助力AI数据训练综合效率提升200%、标注精准度最高99.99%。以自动驾驶为例,采用云测数据标注平台,可实现车企DataOps数据闭环中的数据清洗、标注工作,与原流程相比提升2倍的流转效率。
从头部代表企业云测数据的一系列操作中我们观察到,专业的数据标注平台会通过标准化的流程、方法论,提高平台的流程化协作能力,来保证数据服务团队的高效的服务能力。云测数据这种通过集成了多样性、灵活性的优势,来解决人工智能落地场景多样性、丰富性的数据需求,再通过技术层、工具层的优化,可以大幅提升人效比的同时提升数据标注准确性,进而提升AI模型迭代的速度和提升AI模型的准确度。
