深度学习算法是推动第三次人工智能发展浪潮的关键。而在深度学习算法中,数据是培养和训练模型的关键,通过大量的标注数据,算法能够学习不同类型的模式和规律。标注数据的数量越多、质量越高,模型的训练和性能优化就越充分,性能就越好。由此,数据更是被称为人工智能的“燃料”。
随着AI在各个行业的逐渐落地,对AI数据精准程度要求正在变得越来越高,对数据维度和样本复杂性的需求也越来越高,对数据标注技术、标注平台能力、不同场景数据协同标记难度越来越复杂。
云测数据总经理贾宇航表示,“AI数据质量,决定着AI算法的精度,AI算法精度决定产品质量。云测数据一直将数据质量作为AI数据服务的发展核心,为企业提供高质量的场景化的AI数据服务。
现阶段人工智能正在与实体经济加速融合,“智能+”行业应用实践逐渐普及。在当前“技术+需求爆发”的背景下,数据行业伴随AI的发展逐渐走向智能产业化。在云测数据看来,人工智能的进一步发展和产业化,首先需要数据服务标准化的收敛。为了进一步推动数据处理流程标准化,云测数据通过参与编写《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型系列标准》《智能网联汽车场景数据图像标注要求与方法》《智能网联汽车激光雷达点云数据标注要求及方法》等标准化工作,填补了国内外机器学习项目开发管理标准的空白,为行业提供了场景数据图像标注、数据点云标注的基本规范,并给出一套切实可行的标注方法,促进了场景数据图像标注的标准化、提升场景数据的通用性和易用性,加速了中国人工智能技术开发与落地进场。
人工智能时代的背景下,对数字技术的巨大需求为企业提供了大量的数据,这些数据和业务深入融合,为企业的智能化发展带来了新的变化。据云测数据总经理介绍,云测数据通过数据采集、数据清洗、数据标注等方式为企业业务引入数据治理,以标准API接口支持数据导入和导出,支持已有算法预标注功能,可以提供多项数据产品应用和数据服务,助力多个行业实现智能化转型和业务流程高效处理。其中,自动驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、零售货检等领域已经具备成熟化的应用实践,云测数据正在与各行各业进行业务流程对接,助力实现更多行业的人工智能产业化落地,为各行业数智化转型筑牢地基。
