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        云測數(shù)據(jù)發(fā)布兼具行業(yè)領先及前瞻性三大趨勢 詮釋數(shù)據(jù)服務引導超越AI客戶需求

        2022-09-07 10:19 來源:中國企業(yè)網(wǎng) 次閱讀
         
        云測數(shù)據(jù)發(fā)布兼具行業(yè)領先及前瞻性三大趨勢 詮釋數(shù)據(jù)服務引導超越AI客戶需求

          當前,隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術的發(fā)展,迎來新一輪的科技革命和產(chǎn)業(yè)變革。在聚焦人工智能熱點技術及行業(yè)發(fā)展新風向,為企業(yè)提供創(chuàng)新產(chǎn)品和技術發(fā)布的展示交流平臺——第四屆智能制造創(chuàng)新高峰論壇系列活動—5G+AI創(chuàng)新產(chǎn)品發(fā)布會與新產(chǎn)品新技術發(fā)布會上,匯聚了一批優(yōu)秀的科技創(chuàng)新發(fā)展企業(yè),通過新產(chǎn)品、新技術促進著人工智能領域的發(fā)展。其中,云測數(shù)據(jù)發(fā)布的兼具行業(yè)領先和前瞻性的三大趨勢引起高度關注。



          一直以來,云測數(shù)據(jù)以行業(yè)領導者的身份,不斷地用技術、服務、標準等引領行業(yè)發(fā)展方向,用專業(yè)領先的一站式數(shù)據(jù)服務引導超越AI客戶需求。

          發(fā)布會上,云測數(shù)據(jù)總經(jīng)理賈宇航指出,當前AI數(shù)據(jù)發(fā)展有三大趨勢,一是人工智能進一步推進發(fā)展需要數(shù)據(jù)處理標準的收斂;二是數(shù)據(jù)處理流程逐漸融入業(yè)務處理流程;三是產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)處理對實效性、準確率安全性進一步要求。



          制定行業(yè)標準 推動數(shù)據(jù)處理流程標準化

          為什么說人工智能的進一步推進發(fā)展,需要數(shù)據(jù)處理標準的收斂?因為數(shù)據(jù)是人工智能行業(yè)的“基石”,人工智能行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)由過去的“跑馬圈地”式的粗放發(fā)展走向精耕細作,AI數(shù)據(jù)服務行業(yè)對數(shù)據(jù)需求類型以及對服務標準提出了更高的要求,產(chǎn)業(yè)更加垂直細分將成為大勢所趨,行業(yè)的縱深發(fā)展離不開標準的樹立。

          云測數(shù)據(jù)通過豐富成熟的數(shù)據(jù)服務與策略積累,聯(lián)合AI領域各大代表企業(yè)積極推動行業(yè)相關標準體系化的建設,為行業(yè)的高速、健康發(fā)展貢獻力量。先后參與編寫了《人工智能研發(fā)運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:開發(fā)管理》、《智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景數(shù)據(jù)圖像標注要求與方法》、《智能網(wǎng)聯(lián)汽車激光雷達點云數(shù)據(jù)標注要求及方法》等具有較高影響力的行業(yè)標準。

          值得一提的是,由中國信通院云大發(fā)布的《人工智能研發(fā)運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:開發(fā)管理》是全球首個AI模型開發(fā)管理標準,填補了國內(nèi)外機器學習項目開發(fā)管理標準的空白。其中,云測數(shù)據(jù)與百度、華為、京東等業(yè)內(nèi)知名企業(yè)共同參與了該系列標準的制定工作。該標準從模型全生命周期治理等角度助力為企業(yè)中各類角色高效協(xié)作提供了指導意見,可以幫助企業(yè)提升AI研發(fā)運營效能,賦能業(yè)務價值提升,促進企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。

          《智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景數(shù)據(jù)圖像標注要求與方法》《智能網(wǎng)聯(lián)汽車激光雷達點云數(shù)據(jù)標注要求及方法》則由中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟提出,國汽(北京)智能網(wǎng)聯(lián)汽車研究院有限公司聯(lián)合行業(yè)力量編制完。作為其中唯一一家訓練數(shù)據(jù)服務代表廠商,云測數(shù)據(jù)與中國科學院自動化研究所、中國汽車技術研究中心、北京汽車研究總院、一汽股份等業(yè)界代表力量共同起草編制。

          這兩項標準的發(fā)布旨在為行業(yè)提供場景數(shù)據(jù)圖像標注、數(shù)據(jù)點云標注的基本規(guī)范,并給出一套切實可行的標注方法,促進了場景數(shù)據(jù)圖像標注的標準化、提升場景數(shù)據(jù)的通用性和易用性,其研究和制定對我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景數(shù)據(jù)標注的標準體系建設具有重要意義,填補了我國在智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景數(shù)據(jù)標注標準的空缺,進而助力了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的研發(fā)和測試,推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)更好、更快發(fā)展。

          打通全鏈條 數(shù)據(jù)處理流程融入AI業(yè)務處理流程

          近年來,我國AI數(shù)據(jù)服務行業(yè)的市場規(guī)模在逐步擴大,隨著算法模型、技術理論和應用場景的優(yōu)化和創(chuàng)新,AI產(chǎn)業(yè)對訓練數(shù)據(jù)的拓展性需求和前瞻性需求均快速增長。



          云測數(shù)據(jù)作為領域技術實力的領先者,行業(yè)首創(chuàng)的數(shù)據(jù)場景實驗室,保障了人工智能落地應用的場景豐富性;自主研發(fā)的云測數(shù)據(jù)標注平臺為AI相關企業(yè)提供的一站式、大規(guī)模處理訓練數(shù)據(jù)的能力。

          云測數(shù)據(jù)立足高質(zhì)量、場景化的AI訓練數(shù)據(jù)服務,率先形成AI訓練數(shù)據(jù)的“采、標、管、存”一站式服務,實現(xiàn)了從“數(shù)據(jù)原料”到最后的“數(shù)據(jù)成品”全鏈條打通,將AI數(shù)據(jù)處理流程逐漸融入人工智能業(yè)務處理流程中。

          賈宇航介紹,云測數(shù)據(jù)基于數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)處理工具與數(shù)據(jù)服務的三螺旋,為企業(yè)提供高效率、高質(zhì)量、多維度、場景化的數(shù)據(jù)服務與策略,最大化發(fā)揮訓練數(shù)據(jù)的價值,為人工智能場景化落地輸送更多數(shù)據(jù)支撐。

          三大要求進一步提升 持續(xù)挖掘數(shù)據(jù)核心價值

          隨著技術的發(fā)展和市場的需求,AI產(chǎn)業(yè)對數(shù)據(jù)處理的實效性、準確率、安全性要求進一步提升。云測數(shù)據(jù)作為業(yè)務能力的集大成者,在隱私安全、標注質(zhì)量、標注效率等方面也做出了積極探索。

          云測數(shù)據(jù)對隱私安全的重視貫穿業(yè)務全流程,從源頭開始,多措并舉,在數(shù)據(jù)安全和個人信息保護方面追求極致,不僅是同時滿足ISO27001和ISO27701標準的人工智能數(shù)據(jù)服務廠商,此外,云測數(shù)據(jù)還先后獲得ISO9001、ISO20000、CMMI3等相關認證。

          標注質(zhì)量和效率方面,云測數(shù)據(jù)自研出專業(yè)的、擁有自主知識產(chǎn)權的數(shù)據(jù)標注工具,更重要的是有項目經(jīng)理全程跟蹤數(shù)據(jù)交付的流程,保證最后數(shù)據(jù)交付的質(zhì)量。在AI數(shù)據(jù)生產(chǎn)中,云測數(shù)據(jù)設計了從創(chuàng)建任務、分配任務、標注流轉(zhuǎn)、到質(zhì)檢、抽檢環(huán)節(jié)和最后的驗收等更完善的管理流程,每個環(huán)節(jié)有相應專業(yè)人員來把控數(shù)據(jù)標注的質(zhì)量和時間節(jié)點,進行好上下游工作環(huán)節(jié)銜接,得以在保證質(zhì)量的前提現(xiàn)下可以真正提高效率。據(jù)悉,該標注平臺可助力AI數(shù)據(jù)訓練綜合效率提升200%、標注精準度最高可達99.99%。

          云測數(shù)據(jù)作為Testin云測旗下的AI數(shù)據(jù)標注服務知名品牌,通過自建數(shù)據(jù)場景實驗室和數(shù)據(jù)標注基地,為智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等眾多領域提供高精度、場景化的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標注服務,全方位支持文本、語音、圖像、視頻等各類型數(shù)據(jù)的處理。

          賈宇航表示,未來,云測數(shù)據(jù)將持續(xù)發(fā)揮高質(zhì)量+場景化的獨特優(yōu)勢,深耕AI訓練數(shù)據(jù)服,持續(xù)提升數(shù)據(jù)采集及標注能力,從質(zhì)量、效率等方面持續(xù)挖掘數(shù)據(jù)核心價值,加速AI技術的創(chuàng)新發(fā)展,推進AI產(chǎn)業(yè)的場景化落地。
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