發揮引領價值，云測數據持續推動AI數據服務高質量發展

　　在多元化的人工智能場景落地背景下，推進AI數據質量向更高標準發展已成為行業廣泛關切的重點。隨著人工智能技術深入無人駕駛、智慧醫療、語音交互等諸多行業領域，AI數據維度和樣本復雜性的要求正在變得越來越高。根據IDC研究發現，積極參與數字化轉型的客戶群體都有AI數據服務的需求，其中標注質量、標注效率、知識經驗、數據安全、整體成本五個維度，構成了用戶對AI數據服務商的能力要求。

　　回顧過去，早期的AI數據行業曾長期處于粗放的發展模式，數據粗制、混亂、復用的情況屢見不鮮；但隨著AI與各個產業結合得愈加緊密，AI商業化程度進入新的高度，行業屬性較強的垂直領域加速落地，AI數據的需求正逐漸轉向個性化、場景化和準確化，數據服務供應商的技術實力、精細化管理能力、流程把控能力不斷提升，AI數據服務行業走向專業化、精細化、多維化。

　　云測數據是人工智能數據服務發展的重要參與者和建設者，始終堅持以技術創新加速行業發展為己任，立足扎根市場的實踐積累，在保障數據隱私和安全合規的前提下，進行前瞻業務布局與前沿技術能力探索。先后推出“數據場景實驗室”、“數據標注最高交付精準度99.99%”、“云測數據標注平臺”、“AI數據集管理系統”等產品與服務，率先形成了“采、標、管、存”全鏈條的服務，形成了通用數據產品、高質量數據采集標注、數據標注平臺&數據集管理系統、垂直領域數據解決方案等一站式業務板塊，為AI相關企業提供高質量、場景化的大規模處理感知數據的能力。

　　近年來，云測數據正通過行業首創“數據場景實驗室”進行訓練數據的場景化采集、同時是數據標注最高交付精準度99.99%記錄的保持者、擁有行業領先的數據標注平臺技術能力等成績，繼續夯實在人工智能數據服務中的領先地位。

　　如“云測數據標注平臺”可為AI相關企業提供處理大規模感知數據的能力，通過結構創新、智能化、工程化、標準化的標注平臺產品賦能AI訓練數據行業，加速了人工智能相關應用的落地迭代周期，節省大量研發時間和成本，進而推進AI產業的場景化落地；同時其率先發布的“AI數據集管理系統”技術成果，也正是展示了在數據資產成為企業核心資產背景下，云測數據基于行業前瞻和前沿技術服務積累，進一步拓展深化AI訓練數據價值的領先實踐。在助力企業進行數據管理，減少數據冗余、最大化地發揮AI訓練數據的價值，增強企業Al領域的核心競爭力方面起到了積極作用。

　　當前，AI數據作為新的生產要素聲名漸顯，它是人工智能長期發展的重要保障。從AI產業鏈的發展情況和未來發展趨勢來看，隨著行業內對訓練數據需求類型的增加以及對服務標準要求的提高，產業鏈的專業化分工將愈加清晰，專業化的訓練數據服務提供商將扮演更加重要的角色。從優秀到卓越，相信云測數據將繼續扎根市場實踐積累與前沿技術能力探索，最大化地發揮著訓練數據的價值，為人工智能場景化落地輸送更多卓越的數據支撐。