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人工智能产业化在即,高质量数据是必要前提

2020-03-27 14:11用户投稿

现阶段,各行各业都在积极拥抱人工智能,交通、金融、医疗健康、智慧城市、工业制造等等都在智能化的道路上迈出了重要一步。从智能化到产业落地,人工智能还有多长的路要走?其中有哪些因素影响着产业化进程?

人工智能的落地与进阶在于深入行业,而数据作为直接影响AI算法的因素,也在很大程度上决定了人工智能行业的发展。从系统性的角度看,整个人工智能产业不是一个孤立系统,而是有序的开放性系统。全方位、多类别、高质量的数据最终影响了AI算法的可靠性。而对于众多致力于改变现实世界的企业而言,他们所期望的是基于现实场景的结构化数据,进而使AI产品达到能实际的应用水平,才能在行业里站住脚,真正的产生商业价值。譬如无人售货机、智能驾驶、人脸支付,又或是颠覆某一领域,真正改变人类生活方式。

所以,当整个行业在思变之时,人工智能将目光聚焦于垂直场景的高质量数据之上,这是一个理性且成熟选择,也是AI行业纵深发展的重要标志。

中国人工智能在底层基础支撑、中间技术创新、顶层应用之间正在形成完整的产业链。在基础层的AI数据服务板块,被业界称为“人工智能五强”之一的云测数据极具行业代表性,它致力于提供高质量的场景数据支撑,十分重视数据交付效率与数据隐私安全,为推动AI产业化平稳落地发挥着基石般的力量。

实际上,人工智能正处于产业化落地前夕,现阶段最需要的正是高质量的AI数据和对根植于垂直场景深度的还原能力。Testin云测CTO陈冠诚认为,“通过使用高质量场景化的数据服务,企业可以将自己算法的识别精度推到一个新的高度,进而落地成为产品被用户使用,而沉淀的用户数据以及用户在分享过程中逐渐产生的更多互联网数据,则会让整个数据库演变成大数据生态。”

为了满足AI落地场景的高质量数据需求,云测数据搭建了场景实验室和数据标注基地进行相应的数据生产。在项目前期,项目经理会帮助客户梳理更贴合实际情况的需求,试标验收合格后开始大规模作业。在数据标注作业提交后,还有三层质检环节和抽检环节来确保数据的高质量输出,并有项目经理全程跟踪数据交付的流程。

在数据生产效率方面,云测数据十分强调作业协同化。在AI数据生产中,云测数据设计了从创建任务、分配任务、标注流转、到质检/抽检环节和最后的验收等更完善的管理流程,每个环节有相应专业人员来把控数据标注的质量和时间节点,进行好上下游工作环节衔接,得以在保证质量的前提现下可以真正提高效率。

同时,云测数据极其看重数据的隐私安全,并设置了一系列严格措施。部分合作企业反馈,选择云测数据除了对其的专业度和服务能力了解之外,更为看重的是云测数据的质量和安全性把控。

帮助AI企业和智能化转型企业建立核心数据壁垒,通过提供高质量数据助力AI产业化平稳快速落地,就是云测数据一贯思考并为人工智能创造价值的出发点。

如今,云测数据的AI数据标注、数据采集服务,已经覆盖了智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等诸多领域的高质量的数据采集标注服务,实现了语音、图像、文本、视频的全领域覆盖,支持各类型数据的处理。在为众多企业提供AI数据服务的同时,云测数据奠定了在数据采集标注领域的头部位置,并深受各行业头部企业的认可。

其实,无论从行业发展趋势,还是从宏观国家层面的导向来看,创造价值是人工智能产业落地的基础。基础支撑结合应用场景是人工智能的产业化落地过程非常关键的要素。在这个过程中,不乏一些眼光独特、扎实做事的企业,他们致力于人工智能产业发展水平的提升,真正在推动行业发展、城市建设以及国家战略中创造着价值。

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