突破AI工程化数据瓶颈，云测数据加速AI实现真正“智能”

当前,人工智能在各行各业得以大规模应用,人工智能技术研发也正在逐渐从已有的瀑布式开发转变为敏捷开发,MLOps(Machine Learning Operations)等模式应运而生。Gartner甚至将“AI工程化” 列为 2021 年度九大重要战略 科技 趋势之一。伴随着AI工程化新趋势,人工智能数据服务领域也必须做出新的革新。

专注于高质量、场景化的AI训练数据服务代表企业云测数据,于近日重磅发布了“面向AI工程化推出新一代数据解决方案。据了解,此方案是AI数据行业领域首个面向AI工程化的数据解决方案。

这套面向AI工程化的新一代数据解决方案通过成熟数据管理和标注平台,与企业完成系统集成+支持企业自定义预标注、算法接口+人员管理、项目管理体系+安全交付软硬件支持的方式,在保证数据隐私安全的标注环境下,高度支持企业所需数据的高效流转、持续进行数据处理任务,提高规模化生产效率。

通过云测数据面向AI工程化的新一代数据解决方案,可在保障数据安全的基础上,加速AI企业算法模型开发周期,在AI数据训练过程中综合效能可提升200%以上、数据交付质量最高可达99.99%标注精度、助力企业降本增效。

AI数据正在发生变化

当前,AI 产业级应用已经进入大数据、大模型时代。AI 技术需要通过海量精准的大数据和丰富明确的应用场景产生价值。

而AI 要成为企业的生产力,就必须用工程化的技术来解决模型开发、部署、管理、预测等全链路生命周期管理的问题。可以说,AI工程化是AI落地的必经之路。

那么当AI工程化趋势到来,相应的数据会产生哪些变化?

云测数据提到,智能时代下,数据迭代有三个进程阶段,第一阶段,算法处于预研期,基于成品数据快速得到验证,对传感器及场景要求较低;第二阶段,算法处于研发期,应用场景及传感器明确,需要大规模高质量数据进行算法迭代;第三阶段,算法处于持续优化期,模型及迭代方法论已趋于成熟,持续通过生产环境数据迭代算法。云测数据总经理表示:“每个阶段所需要的数据特点鲜明,且不可或缺。如何更好地帮助企业完成算法持续优化期的数据,是帮助企业完成工程化,面向产业落地至关重要的一步”。

云测数据推动行业加速发展

在数字 经济 持续发展的背景下,人工智能发展迅速并与各种应用场景深度融合,已成为促进经济创新和发展的重要技术。在多元化的人工智能场景落地背景下,推进人工智能数据质量向更高标准发展已成为行业广泛关切的重点,AI数据也需要具备领航能力的企业承担起推动行业进步的责任。

近日,在由中国科学院《 互联网 周刊》、中国社会科学院信息化研究中心、eNet研究院、德本咨询共同主办的“2022中国新科技100强评选暨秋季金i奖颁奖”活动中,云测数据获得“2022年人工智能数据领航企业”认可。其获奖理由为:“近年来,在数据标注领域,云测数据创新推出训练数据场景化采集、以卓越的数据标注平台技术能力,在助力企业进行数据管理,减少数据冗余、最大化地发挥AI训练数据的价值,增强企业AI领域的核心竞争力方面起到了积极作用。”

值得一提的是,“云测数据标注平台”可为AI相关企业提供处理大规模感知数据的能力,通过结构创新、智能化、工程化、标准化的标注平台产品赋能AI训练数据行业,加速了人工智能相关应用的落地迭代周期,节省大量研发时间和成本,进而推进AI产业的场景化落地;“AI数据集管理系统”则展示了在数据资产成为企业核心资产背景下,进一步拓展深化AI训练数据价值的实践。

随着人工智能深入自动驾驶、智慧医疗、智慧教育等诸多行业领域,AI算法对训练数据维度和样本复杂性的要求变得越来越高,对数据标注技术、标注平台能力、不同维度数据协同标注等都提出了挑战。人工智能道阻且长,但行则将至,云测数据作为AI数据服务领域的佼佼者,势必为企业在AI工程化趋势下的多样化数据需求提供优质的解决方案。