云测数据:高质量数据驱动人工智能算法更加智能

现阶段人工智能在各个领域百花齐放，应用场景越来越多，不断增长的人工智能应用也提出了更高的AI数据需求，呈现出新的发展趋势。IDC 研究发现，积极参与数字化转型的客户群体都有 AI 数据服务的需求，其中标注质量、标注效率、知识经验、数据安全、整体成本五个维度，构成了用户对 AI 数据服务商的能力要求。

开发AI模型需要基于模型训练要求“定制”大量数据，《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:开发管理》指出，数据需要经过处理过程，包括预处理、标注和版本管理，以便减少数据异常、缺失、冗余等问题，保证模型训练效果。作为人工智能的基石，数据的重要性不言而喻。

针对人工智能时代数据需求和发展趋势，云测数据立足高质量、场景化的AI训练数据服务，以技术创新加速行业发展为己任，先后推出“云测数据标注平台”、“AI数据集管理系统”等技术成果。通过结构创新、智能化、工程化、标准化的标注平台产品赋能AI训练数据行业，设计了从创建任务到最后的验收等科学规范的数据处理流程，极大地加速了人工智能相关应用的落地迭代周期，助力企业AI数据训练综合效率提升200%、标注精准度最高达99.99%。其源源不断产出的高质量、场景化的AI数据，促使着人工智能产业加速发展,显著提升了Al应用的规模化落地效果。

作为AI数据服务市场的领头羊，云测数据也在同步完善整体AI数据生态，细化和规范数据服务。业务端面向智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等众多领域提供一站式数据处理服务，提供通用数据集、数据标注平台&数据管理系统等生产工具，持续为计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等AI主流技术领域提供高价值数据支持；在行业端也在积极推动完善AI数据服务生态发展，通过丰富成熟的数据服务与策略积累，联合AI领域各大代表企业积极推动行业相关标准体系化的建设，先后参与编制了《智能网联汽车激光雷达点云数据标注要求及方法》、《智能网联汽车场景数据图像标注要求与方法》、《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分：开发管理》等系列标准，为行业的高速、健康发展贡献力量。

随着市场大数据基础的完善与数据需求的唤醒推动，数据智能市场的规模持续走高。机遇伴随着挑战，在未来行业理性建设与增量市场逐步完善的大背景下，AI产业对训练数据的拓展性需求和前瞻性需求将快速增长；另一方面，随着行业内对训练数据需求类型的增加以及对服务标准要求的提高，产业链的专业化分工将愈加清晰，行业向着专业化、规范化方向快速发展。质量不断提升的数据集已经成为人工智能技术发展的重要推动力，高质量AI数据正驱动人工智能算法更加智能化。

未经允许不得转载：DOIT » 云测数据:高质量数据驱动人工智能算法更加智能