開發(fā)AI模型需要基于模型訓練要求“定制”大量數(shù)據(jù)，《人工智能研發(fā)運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:開發(fā)管理》指出，數(shù)據(jù)需要經(jīng)過處理過程，包括預處理、標注和版本管理，以便減少數(shù)據(jù)異常、缺失、冗余等問題，保證模型訓練效果。作為人工智能的基石，數(shù)據(jù)的重要性不言而喻。
針對人工智能時代數(shù)據(jù)需求和發(fā)展趨勢，云測數(shù)據(jù)立足高質(zhì)量、場景化的AI訓練數(shù)據(jù)服務，以技術創(chuàng)新加速行業(yè)發(fā)展為己任，先后推出“云測數(shù)據(jù)標注平臺”、“AI數(shù)據(jù)集管理系統(tǒng)”等技術成果。通過結構創(chuàng)新、智能化、工程化、標準化的標注平臺產(chǎn)品賦能AI訓練數(shù)據(jù)行業(yè)，設計了從創(chuàng)建任務到最后的驗收等科學規(guī)范的數(shù)據(jù)處理流程，極大地加速了人工智能相關應用的落地迭代周期，助力企業(yè)AI數(shù)據(jù)訓練綜合效率提升200%、標注精準度最高達99.99%。其源源不斷產(chǎn)出的高質(zhì)量、場景化的AI數(shù)據(jù)，促使著人工智能產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展,顯著提升了Al應用的規(guī)?；涞匦Ч?/p>
作為AI數(shù)據(jù)服務市場的領頭羊，云測數(shù)據(jù)也在同步完善整體AI數(shù)據(jù)生態(tài)，細化和規(guī)范數(shù)據(jù)服務。業(yè)務端面向智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等眾多領域提供一站式數(shù)據(jù)處理服務，提供通用數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)標注平臺&數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)等生產(chǎn)工具，持續(xù)為計算機視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術領域提供高價值數(shù)據(jù)支持；在行業(yè)端也在積極推動完善AI數(shù)據(jù)服務生態(tài)發(fā)展，通過豐富成熟的數(shù)據(jù)服務與策略積累，聯(lián)合AI領域各大代表企業(yè)積極推動行業(yè)相關標準體系化的建設，先后參與編制了《智能網(wǎng)聯(lián)汽車激光雷達點云數(shù)據(jù)標注要求及方法》、《智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景數(shù)據(jù)圖像標注要求與方法》、《人工智能研發(fā)運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分：開發(fā)管理》等系列標準，為行業(yè)的高速、健康發(fā)展貢獻力量。
隨著市場大數(shù)據(jù)基礎的完善與數(shù)據(jù)需求的喚醒推動，數(shù)據(jù)智能市場的規(guī)模持續(xù)走高。機遇伴隨著挑戰(zhàn)，在未來行業(yè)理性建設與增量市場逐步完善的大背景下，AI產(chǎn)業(yè)對訓練數(shù)據(jù)的拓展性需求和前瞻性需求將快速增長；另一方面，隨著行業(yè)內(nèi)對訓練數(shù)據(jù)需求類型的增加以及對服務標準要求的提高，產(chǎn)業(yè)鏈的專業(yè)化分工將愈加清晰，行業(yè)向著專業(yè)化、規(guī)范化方向快速發(fā)展。質(zhì)量不斷提升的數(shù)據(jù)集已經(jīng)成為人工智能技術發(fā)展的重要推動力，高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)正驅(qū)動人工智能算法更加智能化。
