云聚數據的得與失，影射AI數據服務(wù)行業(yè)痛點(diǎn)

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　　編輯 | 謝治賢

　　出品 | 于見(jiàn)（mpyujian）

　　作為一種底層生產(chǎn)力工具，人工智能正在向各個(gè)行業(yè)、方向商用化，甚至掀起了新一輪的技術(shù)革命浪潮ai漸變顏色。

　　在產(chǎn)品具體表現上，伴隨著(zhù)智能音箱、智能駕駛、無(wú)人機等人工智能的落地，AI無(wú)形中改變了各行各業(yè)的生態(tài)，加快了企業(yè)的數字化進(jìn)程，同時(shí)也改變了產(chǎn)業(yè)鏈結構，極大地提高了信息利用率ai漸變顏色。

　　但這一切的發(fā)展都離不開(kāi)數據和算法的支持ai漸變顏色。數據作為人工智能的三大要素之一，已經(jīng)成為人工智能產(chǎn)業(yè)的重要支撐者。如何構建以數據為中心的服務(wù)和壁壘已成為人工智能企業(yè)面臨的問(wèn)題。

　　云聚數據作為專(zhuān)門(mén)從事人工智能數據采集和標注的服務(wù)公司，前不久通過(guò)了中國人工智能學(xué)會(huì )（CAAI）遴選成為學(xué)會(huì )會(huì )員單位ai漸變顏色。但在得到學(xué)會(huì )會(huì )員名額地位后，云聚數據也面臨著(zhù)數據采集定制化困難、精密度低,質(zhì)量改進(jìn)緩慢等難點(diǎn)，這也折射出當前人工智能數據服務(wù)的諸多痛點(diǎn)。

　　科技顛覆加速ai漸變顏色，探索過(guò)程艱辛

　　作為人工智能數據服務(wù)品牌，云聚數據能夠為智能駕駛、智能家居、智能安防、智能城市、智能金融等領(lǐng)域提供定制的數據采集和標注服務(wù)，支持文本、語(yǔ)音、圖像、視頻等各類(lèi)數據的處理ai漸變顏色。截至目前，云聚數據已在華東、華北、華南等地建立了數據交付中心和數據采集基地，并成功為數百家企業(yè)提供了人工智能數據服務(wù)。

　　從大背景下來(lái)看，市場(chǎng)上對基礎數據服務(wù)有三種不同的需求ai漸變顏色。一是研發(fā)需求，指前期采用標準數據集產(chǎn)品培訓，中后期采用專(zhuān)業(yè)數據定制服務(wù)；二是培訓需求，一般打磨算法的準確性和縱深程度，是市場(chǎng)的主要需求。一般面向定制化服務(wù)，這對數據的準確性要求很高；第三是落地業(yè)務(wù)需求，這一般面向更成熟的核心場(chǎng)景，對服務(wù)感知有更高的要求。

　　在云聚數據看來(lái)，人工智能最終是為了商用，為了被使用，所以對人工智能的數據質(zhì)量要求會(huì )越來(lái)越高、越來(lái)越準確，在場(chǎng)景中會(huì )出現更多的定制數據需求，除了提高數據安全性和隱私保護外，要保證數據的唯一性、場(chǎng)景性，才能真正幫助企業(yè)建立數據核心屏障ai漸變顏色。

　　由于云測量的企業(yè)服務(wù)基因，云聚數據結合項目管理流程能力，也保證了數據的準確性和機密性ai漸變顏色。但在某種程度上來(lái)說(shuō)，云聚數據還需提供更準確、更有價(jià)值的數據，只有重頭探索“人工智能數據服務(wù)”，不在過(guò)去的成就里故步自封，才能推動(dòng)人工智能的進(jìn)一步落地，幫助人工智能企業(yè)獲取更多高質(zhì)量的特定場(chǎng)景數據，構建自己的核心數據屏障。

　　云聚數據曾在全國多個(gè)地方自建數據場(chǎng)景實(shí)驗室和數據標簽基地，配備各種采集軟硬件設備，建立了專(zhuān)業(yè)的定制采集和標注團隊ai漸變顏色。

　　事實(shí)上，場(chǎng)景實(shí)驗室是人工智能數據服務(wù)的重要組成部分，具有高度定制的數據布局，可以使云聚數據的交付能力與客戶(hù)的需求平行ai漸變顏色。在自建的數據標簽庫中，可以將云數據的技術(shù)和項目管理能力迅速轉化為特定數據標簽業(yè)務(wù)生產(chǎn)力，完成數據質(zhì)量的飛躍。

　　但是，云聚數據面臨著(zhù)一個(gè)不可忽視的難題——細分領(lǐng)域深耕難，因為這需要更深層次的知識積累、更精確和更安全的數據ai漸變顏色。有了這三種能力，云數據可以準確地抓住數據服務(wù)軌道變化的機會(huì )。

　　在A(yíng)I行業(yè)，科技顛覆傳統的速度總是比人們想象的要快ai漸變顏色。作為人工智能數據服務(wù)行業(yè)的一份子，數據采集之旅是星海，是撬動(dòng)萬(wàn)億級市場(chǎng)的艱難任務(wù)。

　　定制化、精準化困難

　　云聚數據總經(jīng)理賈宇航說(shuō)，對于需要使用人工智能數據的企業(yè)來(lái)說(shuō)，“成功關(guān)鍵就是數據，失敗的原因也不外乎數據”ai漸變顏色。這是一個(gè)既定的事實(shí)。這里的數據不僅是指數量，而且也指向精確度。人工智能數據用戶(hù)實(shí)現精細數據采集和多維數據標注是非常重要的。

　　隨著(zhù)交互式人工智能的普及，深入研究和開(kāi)發(fā)人工智能已成為企業(yè)發(fā)展戰略的重要組成部分ai漸變顏色。通常，提高算法的精度是人工智能進(jìn)化的重要途徑，因此對數據的精度也提出了更高的要求。

　　提高數據的準確性方面，云聚數據還有待進(jìn)一步提升ai漸變顏色。云聚數據必須根據客戶(hù)的定制需求設置采集場(chǎng)景，為客戶(hù)提供多場(chǎng)景、多形式的高精度數據，以滿(mǎn)足不同企業(yè)對不同數據的需求。例如，在疲勞駕駛監測系統的研發(fā)初期，很難收集到駕駛員的危險行為數據。為解決這一問(wèn)題，可以通過(guò)建立相應的場(chǎng)景實(shí)驗室，利用專(zhuān)業(yè)人士在駕駛艙內模擬駕駛員的疲勞駕駛相關(guān)行為，如打瞌睡、玩手機等，模擬駕駛員的疲勞駕駛等相關(guān)行為。利用這組數據對人工智能進(jìn)行訓練，以建立減少交通事故的預警系統。

　　然而，在數據服務(wù)過(guò)程中，最重要的是數據采集后的高精度數據標注ai漸變顏色。如果沒(méi)有準確的數據標簽，收集的數據將處于無(wú)意義狀態(tài)，不會(huì )被激活，其價(jià)值也不會(huì )被反映出來(lái)。在這一點(diǎn)上，我們不得不提到“數據注釋”這個(gè)職業(yè)。

　　過(guò)去，“數據標簽”常被貼上“勞動(dòng)密集型”和“非技術(shù)性?xún)热荨钡臉撕?，但在賈宇航看來(lái)，情況并非如此ai漸變顏色。他認為，“數據標簽”現在已經(jīng)成為一個(gè)“技能密集型”行業(yè)。隨著(zhù)人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，數據標注行業(yè)正經(jīng)歷著(zhù)快速的變革。“人工智能教師”是他們的新名字。以甄別標簽為己任，為人工智能的真正智能而努力。通過(guò)不斷掌握豐富的行業(yè)知識、專(zhuān)業(yè)技能和專(zhuān)業(yè)工具的使用，做好每一項復雜的數據標注工作，使數據標注的準確率從95%提高到99%甚至更高，確保人工智能更加智能化。

　　例如，在對車(chē)輛信息進(jìn)行標注時(shí)，傳統的數據標注只能保證人工智能能夠準確識別95%的車(chē)輛類(lèi)型、車(chē)身顏色等信息ai漸變顏色。有些企業(yè)需要研究道路設置問(wèn)題，所以只需要道路基礎設施的數據。而有些企業(yè)則需要所有的數據來(lái)針對車(chē)輛上路情況做汽車(chē)行業(yè)性研究。數據標注決定了數據的準確性，特別是容易被人忽略的那5%，這就需要專(zhuān)業(yè)的數據注釋員來(lái)完成。實(shí)現更高質(zhì)量的數據標注，確保每一個(gè)數據都能幫助人工智能產(chǎn)品快速落地，這也是云聚數據亟待解決的焦點(diǎn)。

　　人工智能的發(fā)展離不開(kāi)數據的支持ai漸變顏色。沒(méi)有數據作為“燃料”，人工智能就“難以前進(jìn)”。過(guò)去人工智能數據服務(wù)是一種并行模型，現在逐漸形成金字塔模型。作為金字塔之上的數據服務(wù)提供商，云聚數據要有自己的發(fā)展戰略。賈宇航認為，人工智能數據服務(wù)是一個(gè)資金、人員、軟硬件設施投入相對較高的行業(yè)，但也是人工智能產(chǎn)品落地的重要因素。

　　云聚數據只有專(zhuān)注于高還原、高精度、高質(zhì)量的數據，致力于幫助企業(yè)探索開(kāi)發(fā)邊界，才能通過(guò)提供健康的數據，真正幫助人工智能產(chǎn)業(yè)平穩快速發(fā)展ai漸變顏色。

　　AI數據服務(wù)諸多痛點(diǎn)亟待解決

　　隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的不斷更新和迭代，企業(yè)變革的方向已經(jīng)從信息化轉向智能化ai漸變顏色。在這個(gè)過(guò)程中，如何獲取數據成為最重要的痛點(diǎn)。

　　事實(shí)上，這一問(wèn)題在產(chǎn)業(yè)轉型中早已是普遍現象ai漸變顏色。回到智能化時(shí)代初期，企業(yè)正競相加入信息化變革的行列。此時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)積累了大量的數據信息，可以用于企業(yè)的人工智能培訓。但后來(lái)人們意識到，互聯(lián)網(wǎng)上的數據過(guò)于簡(jiǎn)單，無(wú)法滿(mǎn)足人工智能的發(fā)展速度，于是企業(yè)開(kāi)始主動(dòng)獲取數據。

　　2005年以來(lái)，以亞馬遜Mturk為代表的眾包模式這一新的數據采集大行其道ai漸變顏色。這種眾包模式當時(shí)被硅谷的許多公司采用。它最初用于訓練人工智能算法、檢測虛假新聞、刪除社交媒體上的暴力內容等，也用于定量研究、市場(chǎng)研究等領(lǐng)域。由于其門(mén)檻低、效率高、使用方便，一度受到廣大人工智能從業(yè)者和研究人員的喜愛(ài)，也在中國掀起了一股模仿浪潮。

　　然而，隨著(zhù)人們對人工智能的依賴(lài)程度越來(lái)越高，對人工智能的需求也越來(lái)越大，數據的質(zhì)量和準確性自然也越來(lái)越高，這給眾包數據服務(wù)商以及人工智能數據服務(wù)行業(yè)帶來(lái)了巨大的挑戰和機遇ai漸變顏色。

　　云測數據就在此遇到了較大的困難ai漸變顏色。不得不憑借多年來(lái)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)積累的經(jīng)驗，不斷磨礪技術(shù)能力，來(lái)重新塑造品牌形象，以期在云數據采集領(lǐng)域獲得成長(cháng)。

　　數據服務(wù)未來(lái)在何方

　　人學(xué)習的過(guò)程是觸類(lèi)旁通的，但人工智能的學(xué)習是靠海量數據堆積和覆蓋的，這就意味著(zhù)人工智能的學(xué)習和進(jìn)步需要全面準確的數據ai漸變顏色。2019年被稱(chēng)為5G元年，5G技術(shù)高速、低延遲、低功耗，將給數據業(yè)務(wù)帶來(lái)新的變化。

　　5G將數量和速度跟上了,數據的“質(zhì)”也得到日益提升,助推數據服務(wù)行業(yè)實(shí)現巨大飛躍,從而進(jìn)一步提升了人工智能的智能化水平,催生出更多的AI產(chǎn)品ai漸變顏色。讓5G技術(shù)推動(dòng)整個(gè)AI數據服務(wù)行業(yè)發(fā)展,使整個(gè)行業(yè)更加繁榮。

　　不過(guò)，也存在一個(gè)不可忽視的質(zhì)疑，隨著(zhù)科技的逐步進(jìn)步，對人工智能數據的需求是否會(huì )逐漸下降？答案是否定的，因為當人們享受到人工智能帶來(lái)的紅利時(shí)，他們的期望會(huì )增加，數據需求也不會(huì )有上限ai漸變顏色。

　　比如，智能手機剛問(wèn)世時(shí)給人們帶來(lái)了一絲新意，但人們沒(méi)想到的是，幾年后，智能手機、人工智能的應用場(chǎng)景會(huì )給我們帶來(lái)如此巨大的便利，人工智能的力量從當前視野域值是看不出來(lái)的ai漸變顏色。但隨著(zhù)其越來(lái)越強大的過(guò)程中，其數據缺口也將越來(lái)越大。

　　目前，云聚數據在人工智能數據服務(wù)中遇到的各種難題，其實(shí)是行業(yè)發(fā)展的難題，透過(guò)這一小的綜合體也可以影射整個(gè)數據服務(wù)行業(yè)的發(fā)展ai漸變顏色。

　　如何實(shí)現人工智能數據服務(wù)質(zhì)量的飛躍，云聚數據還需克服過(guò)去數據服務(wù)行業(yè)的困難，使數據服務(wù)場(chǎng)景化、細化、質(zhì)量化ai漸變顏色。通過(guò)提供定制化的數據采集、高精度的數據標注等服務(wù)模式，逐一解決遇到的種種困難。