云測數(shù)據(jù)總經(jīng)理認(rèn)為,在“工欲善其事必先利其器”這樣的背景之下,數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)在質(zhì)量和生產(chǎn)效率上都制約著產(chǎn)能的提升。數(shù)據(jù)標(biāo)注工具的結(jié)構(gòu)創(chuàng)新、智能化、工程化等能力,才是助力人工智能產(chǎn)業(yè)快速落地的推進(jìn)器。云測數(shù)據(jù)基于豐富的數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn),研發(fā)出具備自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的“云測數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)”,先后獲得“北京市人工智能行業(yè)賦能典型案例(2023)”、2023“Data-centric AI以數(shù)據(jù)為中心的人工智能應(yīng)用案例”優(yōu)秀案例、“智賦百業(yè)”2023年人工智能融合發(fā)展與安全應(yīng)用典型案例等多項(xiàng)榮譽(yù),憑借技術(shù)先進(jìn)性和應(yīng)用成效獲得業(yè)界的廣泛認(rèn)可。

AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練綜合效率提升200%

云測數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)為企業(yè)提供了可以處理大規(guī)模感知數(shù)據(jù)的能力,可助力企業(yè)AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練綜合效率提升200%、標(biāo)注精準(zhǔn)度最高達(dá)99.99%。結(jié)合數(shù)據(jù)在環(huán),通過引入模型輸出預(yù)識(shí)別結(jié)果,更是進(jìn)一步降低人員處理投入;迭代后期,人員只處理關(guān)鍵高價(jià)值數(shù)據(jù)和對AI輔助標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行審核驗(yàn)證,人力成本逐步下降。以自動(dòng)駕駛為例,采用云測數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái),可實(shí)現(xiàn)車企DataOps數(shù)據(jù)閉環(huán)中的數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注工作,與原流程相比提升2倍的流轉(zhuǎn)效率。

數(shù)據(jù)管理持續(xù)發(fā)揮AI數(shù)據(jù)價(jià)值

云測數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了AI數(shù)據(jù)的可持續(xù)管理,不斷積累更高質(zhì)量、更高價(jià)值量數(shù)據(jù),形成數(shù)據(jù)優(yōu)勢。在數(shù)據(jù)安全、大容量數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面,均可大幅提升數(shù)據(jù)的使用效率、二次挖掘價(jià)值,并可進(jìn)行數(shù)據(jù)分級(jí)檢索,數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理等能力,提升團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率,持續(xù)挖掘AI數(shù)據(jù)價(jià)值。

“云測數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)”基于豐富的數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn),通過工程化的賦能可以廣泛地覆蓋人工智能不同場景下的數(shù)據(jù)需求。云測數(shù)據(jù)通過綜合系列工具平臺(tái),進(jìn)行數(shù)據(jù)在環(huán)開發(fā)打通,將數(shù)據(jù)采集、處理、標(biāo)注、訓(xùn)練、模型輸出進(jìn)行持續(xù)迭代集成,助力多個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型和業(yè)務(wù)流程高效處理。

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