AI进化指南：数据质量推动人工智能良性发展

近年来，随着人工智能技术应用的纵深发展，各个细分领域内企业的竞争也进入到一个新的阶段，逐渐趋于理性与成熟。对于 创业 者而言，大家在谈论AI之初，亟待解决的问题是如何快速且有力地切入赛道；而AI发展至今，除了前沿技术之外，人们更多关心的是AI的场景落地、技术安全、伦理道德等。这是AI行业更进一步、良性发展的重要标志。

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国内AI领域的优秀企业，如商汤、旷视这类所谓的“大厂”可以提供三位一体的全栈解决方案。当需求方企业找上门来的时候，诉求中往往是带着很强的行业纵深感，“大厂”的丰富经验与强大技术实力能够让需求方快速建立信任感。但除此之外，最终让企业拍板到掏腰包的很重要一个因素，是“大厂”在客户领域内的专业程度。双方或者多方合力，最终择一赛道，实现多方共赢。

人工智能的落地与进阶在于深入行业，而数据作为直接影响AI算法的因素，也在很大程度上决定了人工智能行业的发展。从系统性的角度看，整个人工智能产业不是一个孤立系统，而是有序的开放性系统，其中包含大量信息的数据，比如 金融 风控中辅助做决策的 社交 数据、支付数据、搜索数据等。全方位、多类别的数据最终影响了AI算法的可靠性。而对于众多致力于切实改变现实世界的企业而言，他们所期望的是基于现实场景的结构化数据，为了方便人们的垃圾分类，或是为了让驾驶员在高速路上更安全地行驶，还可能是颠覆医疗设备、医疗就诊方式，从而影响千千万万病患者的身体健康。所以，当整个行业在思变之时，将目光聚焦于更多现实场景的数据之上，是一条康庄大道。

在智能驾驶场景中，单一的图片拉框无法判断目标障碍的距离，大多数人工智能厂商选择引入新的硬件——激光雷达设备。这就意味着，图片数据与3D点云数据必须做到数据的融合共享。

中国人工智能在底层基础支撑、中间技术创新、顶层应用之间正在形成完整的产业链。在基础的数据服务板块，云测旗下AI数据服务品牌云聚数据（原云测数据）极具行业代表性，它致力于将现实场景转化为企业所需的数据，且坚持自建团队与自建标注基地，同时又极其重视数据精度与数据安全，为AI企业提供全流程一体化的数据服务解决方案。

“人工智能的背后有数据、算法和算力来支撑，这三大要素之间是一种相互促进，同时也是相互制约的关系。”云聚数据总经理贾宇航表示。当下人工智能爆发的原因，主要是由于深度神经网络的提出、整个算力的提升，以及 互联网 中存在可以被利用的大量数据，大大降低了数据获取的门槛。其中，数据是人工智能发展的基础，没有数据，再强的算法也不可能建立好的模型。

基于AI数据发展路径以及市场痛点，云聚数据在初期重点瞄准了为智能驾驶、智能家居、智能安防、智慧金融保险等领域的企业提供定制化场景的数据采集、自建团队式的高精度标注服务。截至目前，云聚据在华东、华北、华南设有数据交付中心和采集基地，并为数百家企业提供一站式AI数据服务。未来，云聚数据的发展目标是更多地在细分领域发力，做到领域知识积累更深厚、数据更精准、数据更安全。拥有这三项应战能力，云聚数据就可以在数据服务赛道中精准地抓住变革中的机会。

解决AI企业想要依靠独有专业数据提升技术能力、但又无力建立数据团队的问题，这就是云聚数据一贯思考并期待为行业赋能的出发点。

在数字 经济 下，人工智能作为第四次产业变革的引擎，已逐渐渗透到各行业中，为人类社会和经济发展带来变革。在这个过程中，不乏一些眼光独特、扎实做事的企业，他们积极推动人工智能产业发展水平的提升，共同点亮AI赛道上的每一盏灯，也点亮了触手可及的未来。