为什么说人工智能产业化落地离不开这家AI数据公司

发布时间：2022-12-10 10:41 所属栏目：15 来源：互联网

导读：在人工智能发展如火如荼的背后,包括驾驶、安防、金融、工业、医疗、教育等领域对AI技术的需求极大。以机器学习为主的人工智能技术的高速发展依赖于底层大数据的丰富程度,强大的模型需要含有大量样本的数据集作为基础,数据的质量、多样性将对算法模型的成败产

　　在人工智能发展如火如荼的背后,包括驾驶、安防、金融、工业、医疗、教育等领域对AI技术的需求极大。以机器学习为主的人工智能技术的高速发展依赖于底层大数据的丰富程度,强大的模型需要含有大量样本的数据集作为基础,数据的质量、多样性将对算法模型的成败产生重大影响,高精度AI数据交付在助力AI产业场景化落地的同时,不仅带来了更好的用户体验,也进一步加快了智能化时代的到来,带动算力、算法等领域的振兴。
　　
　　为解决AI产业化落地的现实问题,高质量AI数据服务代表企业云测数据总结出了很多经验与方案,并且应用于实践,助力整个人工智能场景化应用的发展。通过自有技术攻克难关,云测数据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,灵活满足客户多样化、高精度的数据需求,先后推出“数据场景实验室”、“AI数据集管理系统”、“云测数据标注平台”、“ 面向AI工程化的新一代数据解决方案”等产品与服务,为智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等众多AI相关企业提供高质量、场景化的大规模处理感知数据的能力,被媒体誉为“AI数据行业高质量数据的倡导者和践行者”。

　　其中,云测数据标注平台先后获得中国信通院“2022可信AI案例人工智能平台应用标杆案例”、“2022年人工智能年度评选最佳服务平台奖、“2021中国式创新案例TOP100”“ GAIE优秀产品奖”等业界权威认可,彰显了云测数据在技术领域的先进性与硬实力。

　　据了解,云测数据结合 “数据在环和模型迭代在环”新方式,通过综合系列工具平台,进行数据在环开发打通,将数据采集、处理、标注、训练、模型输出进行持续迭代集成。相比传统的采集数据、训练模型的方式,数据在环和模型迭代在环新方式,云测数据平台可极大提升模型迭代的速度和提升模型准确度,以及可极大降低数据获取成本、处理成本、标注成本、使用成本。通过综合在环的工具链,形成数据在环迭代系统,将极大的提升人工智能领域的场景落地,节省大量研发时间和成本。
　　
　　云测数据面向AI工程化推出新一代数据解决方案则通过成熟数据管理和标注平台,与企业完成系统集成+支持企业自定义预标注、算法接口+人员管理、项目管理体系+安全交付软硬件支持的方式,在保证数据隐私安全的标注环境下,高度支持企业所需数据的高效流转、持续进行数据处理任务,提高规模化生产效率。如在自动驾驶领域,可实现车企DataOps数据闭环中数据清洗、标注工作,与原流程相比提升2倍流转效率。

　　“独行快,众行远”,产业智能化时代不能只靠一个企业的单打独斗,产业和社会构筑的双重价值将产生复利效应。云测数据也深谙这一点。其也在积极推动人工智能数据行业标准化工作的建设,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》的编写发布,为产业智能化贡献经验与智慧,推动了AI数据服务垂直领域构建标准化体系。另外还参写了首个《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型》系列标准,填补了国内外机器学习项目开发管理标准的空白。

　　目前,云测数据深度合作伙伴包含众多世界500强企业、高校科研机构、政府机构,头部AI企业和大型互联网企业,涵盖了计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等AI主流技术领域,是人工智能产业化落地进程中不可或缺的数据伙伴,为AI相关企业提供高质量、场景化的大规模处理感知数据的能力。

（编辑：ASP站长网）