随着大数据、云计算等新兴技术的不断发展,人工智能技术正应用到各个行业当中,并对推动人类科技经济发展起着加速作用。据麦肯锡全球研究所的一项预测显示,随着人工智能技术越来越成熟,能力越来越强,预计它将极大地推动世界经济,到2030年将创造约13万亿美元的附加价值。

在刚刚结束的服贸会上,中国企业云测数据作为人工智能数据优秀企业代表第三次参加服贸会成果发布活动,重磅发布面向AI工程化的新一代数据解决方案吸引了业界的广泛关注。作为人工智能产业的内部驱动力,数据、算法和算力三大要素对人工智能技术的升级发展至关重要。这家企业是如何发挥“AI数据基石”的作用呢?

近日,云测数据总经理贾宇航接受的媒体采访时表示,当下,人工智能正加速往应用人工智能方向发展,在算法、算力没有重大突破的前提下,质量高和安全性强的数据成为人工智能商业化落地的关键点。

数据最高交付精确度达99.99%

随着AI在各个行业的逐渐落地,对数据精准程度要求正在变得越来越高,对数据维度和样本复杂性的需求也越来越高,对数据标注技术、标注平台能力、不同场景数据协同标记难度越来越复杂。

云测数据总经理贾宇航表示,“AI数据质量,决定着AI算法的精度,AI算法精度决定产品质量。云测数据一直将数据质量作为AI数据服务的发展核心,为企业提供高质量的场景化的AI数据服务。”现在云测数据最高交付精确度达到99.99%,可以说是AI数据行业真正的高质量数据的倡导者和践行者。

99.99%交付精确度是如何做到的呢?贾宇航表示,云测数据作为高质量、场景化的AI训练数据服务领域的企业代表,已经建立了数据产品、数据处理工具与数据服务的“三螺旋”,为智能驾驶、智慧城市、智能IOT、智慧金融等行业提供高效率、高质量、多维度、场景化的数据服务与策略,最大化发挥训练数据的价值。

以云测数据在标注平台工具的技术能力为例,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,可从质量、效率等方面激发数据价值,提供处理大规模感知数据的能力,进而推进AI产业的场景化落地;又如云测数据在自动驾驶数据服务领域的深耕探索,其一站式自动驾驶数据解决方案在为相关需求企业提供大规模感知数据能力的基础上,帮助智驾企业减少数据采集周期、提升数据标注效率、降本增效,助其更快更好发展。

平台、数据一体化建设实现自主可控

大数据时代下,信息化的建设被上升为国家战略层面,其发展的核心命题——数据安全被各界人士从不同又协同一体的角度充分探讨和诠释,数据安全作为信息化建设发展的最新观点、趋势以及相关政策。

实事求是,目前AI数据服务行业中存在着数据标注质量良莠不齐的情况。从长远规划和布局的企业少之又少,但云测数据通过长期的技术投入、规则建立和经验积累,已经将数据标注行业从最为原始的劳动密集型升级为技能密集型,这也推动行业的意义从“AI产品训练”到“AI产品落地”。现阶段,AI产品的整体水准有了大幅度的提升,AI成果也越来越令人瞩目,这和数据标准精度的提升有很大关系。

贾宇航介绍说,云测数据首先在标注流程上实现了正规化和科学化,并通过 “数据场景实验室”提供的场景化AI数据,保障了人工智能落地应用的场景丰富性;结合高质量、高精度的数据标注能力,解决了AI数据良莠不齐的问题,从根源上提升了AI数据的准确性。同时得益于云测数据成熟的算法和多种保障措施,使得AI数据的安全性大大提高。

值得强调的是,云测数据一直非常重视数据安全信息保护,是同时满足ISO27001和ISO27701标准的人工智能数据服务厂商。此外,云测数据还先后获得ISO9001、ISO20000、CMMI3等相关认证。云测数据在AI数据服务全生命周期的各阶段都采取了专业的技术和管理措施,图做到步步保护、层层把关,完善布局AI数据处理对实效性、准确率和安全性的进一步要求,体现了云测数据对合作企业、数据隐私信息保护的高度重视。云测数据在隐私安全、标注质量、标注效率方面的领先实践,是业务能力的集大成者。

目前,云测数据提供的从平台自研、数据场景实验室建立、自建数据交付中心的建立、自身专业工作人员积累等一体化服务,在AI数据服务质量保证和流程提效方面已经是行业首屈一指。

发布AI最强标准,助力企业持续提升数据价值

人工智能落地商业化时代,企业面临着自身AI数据量大,对某个特殊问题场景难找到有价值AI数据的普遍困境。

同时在人工智能数据训练过程中,AI数据管理更是面临着数据资产不能充分利用、管理方式混乱、版本管理混乱等新的挑战。云测数据标注平台-AI数据集管理系统专注于Al数据集的上传、管理、存储、分享,数据类型标签化管理,同时支持标注结果的存储、标注结果可视化等功能,从而助力企业进行数据管理,提升数据训练的匹配度,高效开展模型训练,增强Al领域的核心竞争力。

作为 AI 技术的底层支撑,高质量的训练数据越来越受到业界的重视。随着人工智能深入自动驾驶、智慧医疗、智慧教育等诸多行业领域,AI算法对训练数据维度和样本复杂性的要求变得越来越高,对数据标注技术、标注平台能力、不同维度数据协同标注等都提出了挑战。

“越来越多的人工智能企业意识到高质量的训练数据越多意味着AI落地应用效果越精准,但并不意味着所产生的价值越大。”贾宇航介绍说,只有把海量的训练数据进行有效管理,才能减少冗余数据、最大化地发挥AI训练数据的价值,从而推动数据要素有序发展及高效利用。

声明：本站转载此文目的在于传递更多信息，并不代表赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题，请在30日内与本网联系，我们将在第一时间删除内容,本网站对此声明具有最终解释权。