挖掘高质量数据价值，云测数据助力人工智能产业化落地

在人工智能(AI)体系中，算力、算法和数据作为人工智能进化的三大元素，分别承担着人工智能在基础设施能力、工作指导方法和算法(进化)依据作用。算力是技术设施能力、算法是工作方法，而数据则是优化算法的依据，换言之，前两者是设备与能力，而数据则是能让人工智能学习的知识素材。

目前，各个行业都在积极布局各自的人工智能领域，通过人工智能的实时数据分析和数据挖掘，助力实现企业的业绩目标，发现新的业务场景。人工智能离不开大数据，数据决定了AI的落地程度，因此，数据标注行业在人工智能的快速发展中“应运而生”。德勤Deloitte显示，人工智能基础数据服务市场受人工智能核心产业发展带动仍将保持高速增长，预计2027年市场规模有望达到130-160亿元。

云测数据是国内高质量AI数据服务企业代表，也是徳勤《人工智能基础数据服务白皮书》“产业链图谱”中的代表厂商。与其他数据标注公司不同的是，云测数据在早期就已关注到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，通过数据产品、数据处理工具与数据服务的“三螺旋”，为人工智能落地场景提供高效率、高质量、多维度、场景化的数据服务与策略，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。

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AI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。

对于如何充分发挥AI数据对人工智能产业落地的价值，云测数据总经理贾宇航认为，一是加强场景化数据的能力,换言之就是为人工智能细分场景的落地,提供更加垂直且丰富的数据,满足其长尾场景的需求；二是提升数据标注的准确性，从工具、规则、流程的开发制定，到标注人员的素质培养，从细节提升数据标注准确性；三是充分发挥“底层技术+服务能力”的力量，具备更深刻的行业领域知识、更懂场景、更懂技术、更具行业前瞻性。

在人工智能领域，有着“成也数据，败也数据”的说法。场景化、高质量的AI数据，将助力实现更多行业的人工智能产业化落地。

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