數(shù)年來，AI技術(shù)的不斷發(fā)展，已逐步滲透到醫(yī)療、交通、教育等社會生活的方方面面。AI從一個冰冷而陌生的技術(shù)名詞，變成了人們?nèi)粘Ｉ钪幸粋€熟悉而有溫度的朋友。

與此同時，AI的技術(shù)演進也已從實驗室走到了工程化時代。Gartner 甚至將 “AI工程化” 列為 2021 年度九大重要戰(zhàn)略科技趨勢之一。

伴隨著AI工程化新趨勢，人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域也必須做出新的革新。

近日，云測數(shù)據(jù)作為人工智能數(shù)據(jù)優(yōu)秀企業(yè)代表第三次參加“2022年中國國際服務(wù)貿(mào)易交易會”活動，并且重磅發(fā)布面向AI工程化的新一代數(shù)據(jù)解決方案。

作為一家深耕高質(zhì)量、場景化AI數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域的企業(yè)，云測數(shù)據(jù)再次走在了行業(yè)前沿。

AI工程化下，數(shù)據(jù)會有哪些變化？

毫無疑問，當前，AI 產(chǎn)業(yè)級應(yīng)用已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)、大模型時代。AI 技術(shù)需要通過海量精準的大數(shù)據(jù)和豐富明確的應(yīng)用場景產(chǎn)生價值。

而AI 要成為企業(yè)的生產(chǎn)力，就必須用工程化的技術(shù)來解決模型開發(fā)、部署、管理、預(yù)測等全鏈路生命周期管理的問題。可以說，AI工程化是AI落地的必經(jīng)之路。

那么當AI工程化趨勢到來，相應(yīng)的數(shù)據(jù)會產(chǎn)生哪些變化？

云測數(shù)據(jù)提到，智能時代下，數(shù)據(jù)迭代有三個進程階段，第一階段，算法處于預(yù)研期，基于成品數(shù)據(jù)快速得到驗證，對傳感器及場景要求較低；第二階段，算法處于研發(fā)期，應(yīng)用場景及傳感器明確，需要大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)進行算法迭代。

到了第三階段，算法處于持續(xù)優(yōu)化期，模型及迭代方法論已趨于成熟，持續(xù)通過生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)迭代算法。

伴隨著AI工程化，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)正在逐漸從按批次的瀑布式流轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換為持續(xù)流轉(zhuǎn)，數(shù)據(jù)用途也呈現(xiàn)多樣化的趨勢，不僅用于訓練，還運用于評測、仿真場景構(gòu)建或業(yè)務(wù)邏輯處理，并且隨著AI應(yīng)用場景和專業(yè)化程度的提高，AI數(shù)據(jù)本身的復雜性和類型不斷增加。

這對數(shù)據(jù)服務(wù)提出了更高的要求，如何將AI數(shù)據(jù)、算法、模型與實際場景相結(jié)合？如何高效的運用數(shù)據(jù)，成為走向AI規(guī)?；瘧?yīng)用？成為了擺在AI數(shù)據(jù)服務(wù)商們面前亟需解答的重要課題。

面向AI工程化的新一代數(shù)據(jù)解決方案

在2022年中國國際服務(wù)貿(mào)易交易會中，云測數(shù)據(jù)基于多年數(shù)據(jù)行業(yè)經(jīng)驗沉淀，集成自身高質(zhì)量高精度交付能力、領(lǐng)先產(chǎn)品技術(shù)和對AI落地場景的訓練數(shù)據(jù)理解，正式發(fā)布了新一代數(shù)據(jù)解決方案。

據(jù)了解，此方案是AI數(shù)據(jù)行業(yè)領(lǐng)域首個面向AI工程化的數(shù)據(jù)解決方案。

這套面向AI工程化的新一代數(shù)據(jù)解決方案通過成熟數(shù)據(jù)管理和標注平臺與企業(yè)完成系統(tǒng)集成+支持企業(yè)自定義預(yù)標注算法接口+人員管理及項目管理體系+安全交付軟硬件支持的方式，在保證數(shù)據(jù)隱私安全的標注環(huán)境下，高度支持企業(yè)所需數(shù)據(jù)的高效流轉(zhuǎn)、持續(xù)進行數(shù)據(jù)處理任務(wù)，從而提高規(guī)?；a(chǎn)效率。

其中，最核心的是API協(xié)同中臺化、專業(yè)的人工處理流程和數(shù)據(jù)安全。

為了打造API集成能力，新一代數(shù)據(jù)解決方案支持SDK、CLI及Open API等多種擴展工具，方便上傳、管理、統(tǒng)計可視化數(shù)據(jù)，根據(jù)場景靈活使用，除此之外，新一代數(shù)據(jù)解決方案還支持支標簽級數(shù)據(jù)檢索、快速篩選價值數(shù)據(jù)，包括文件管理標簽化，支持無限級KV標簽、多細粒度標簽檢索等，快速構(gòu)建數(shù)據(jù)場景。

在人工處理流程方面，新一代數(shù)據(jù)解決方案打造了一套人員管理及項目管理的服務(wù)體系，包含招聘、業(yè)務(wù)培訓、領(lǐng)域知識培訓、項目管理、責任安全、績效職級管理等。

而在數(shù)據(jù)安全方面，云測數(shù)據(jù)在AI數(shù)據(jù)服務(wù)全生命周期的各個階段都采取了管理措施，從硬件配置，到網(wǎng)絡(luò)安全、物理安全和人員安全，都進行了步步保護、層層把關(guān)。

最終使得云測數(shù)據(jù)的這一套面向AI工程化的新一代數(shù)據(jù)解決方案可以有效降低人員依賴、提升AI數(shù)據(jù)質(zhì)量與研發(fā)效能，保證數(shù)據(jù)安全，加速算法模型開發(fā)周期。

根據(jù)云測數(shù)據(jù)披露的信息，其在AI數(shù)據(jù)訓練過程中綜合效能可提升 200% 以上、數(shù)據(jù)交付質(zhì)量最高可達99.99%標注精度。

深耕AI數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域，引領(lǐng)行業(yè)變革

云測數(shù)據(jù)自成立以來，始終聚焦高質(zhì)量、場景化的全鏈條AI數(shù)據(jù)服務(wù)。并且通過自建數(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(lǐng)域提供高精度、場景化的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標注服務(wù)，全方位支持文本、語音、圖像、視頻等各類型數(shù)據(jù)的處理。

目前，云測數(shù)據(jù)深度合作伙伴覆蓋了汽車、手機、工業(yè)、家居、金融、安防、教育、新零售、地產(chǎn)、生態(tài)系統(tǒng)等行業(yè)。其中包含眾多世界500強企業(yè)、高校科研機構(gòu)、政府機構(gòu)，頭部AI企業(yè)和大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)覆蓋率超90% ，涵蓋了計算機視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術(shù)領(lǐng)域。

云測數(shù)據(jù)也多次走在行業(yè)前沿，相繼推出專業(yè)領(lǐng)先的一站式數(shù)據(jù)服務(wù)，引導超越AI客戶需求。

以自動駕駛領(lǐng)域為例，通過采用云測數(shù)據(jù)標注平臺，可實現(xiàn)車企 DataOps 數(shù)據(jù)閉環(huán)中數(shù)據(jù)清洗、標注工作，與原流程相比提升 2 倍流轉(zhuǎn)效率；在車載語義領(lǐng)域，可將實際生產(chǎn)環(huán)境 badcase 數(shù)據(jù)進行持續(xù)收集、數(shù)據(jù)管理，并由專員進行標注，保證數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量和交付效率。

如今，云測數(shù)據(jù)再次站立潮頭，順勢推出新一代數(shù)據(jù)解決方案，勢必將解決企業(yè)在AI工程化下的多樣化數(shù)據(jù)需求。