”数据飞轮”为人工智能提供动能，云测数据发布AI数据服务三大趋势

在全球疫情及经济形势带来的双重压力下,行业纷纷开启数字化创新之路,人工智能作为未来企业发展变革的核心技术,技术不断迭代,越来越多的人工智能相关应用在国内落地,人工智能行业进入稳步发展期。据《2022人工智能发展白皮书》称,2021年,人工智能核心产业规模已经达到3416亿元,相关企业超过了七千家。

如今,国内对拉动人工智能发展的三驾马车——数据、算法、算力都有了各自的发展进程,“数据为王”、“算力革命”、“算法产业化”时代正在随之而来,人工智能在不同行业拥有了更丰富的应用场景,因此拥抱人工智能的企业需要更快地进行测试、学习和迭代,不走同质化路线,让线上服务高效展开,才能时刻保持竞争力。

其中,人工智能以数据为燃料,国内人工智能数据服务经历过十几年的野蛮生长,从实验室走向实际场景,最初以数据标注为主的数据服务市场逐渐有序扩张和完善,并作为关键推动力让人工智能技术创新拥有“数据飞轮”效应。

即从最开始数据采集、积累、处理、训练、投入必须花费极大的人力和时间成本,让巨大的车轮“上道运转”起来,努力推动轮子不断前进,再通过海量的高质量数据、有效的流程方法论、算法优化最终帮助企业驾轻就熟开发出更好的产品。

云测数据发布AI数据服务三大趋势,帮助企业“推车轮”

在近日举办的第四届智能制造创新高峰论坛系列活动之5G+AI新产品新技术发布会上,AI数据服务领域头部企业云测数据总经理贾宇航发布了人工智能数据服务的三大前瞻趋势,并指出在这些趋势背后,云测数据也拥有着响应这些趋势变化的领先能力。

趋势一:人工智能进一步推进发展需要数据处理标准的收敛。

趋势二:数据处理流程逐渐融入业务处理流程。

趋势三:产业数据处理对实效性,准确率安全性进一步要求。

首先“推车轮”的第一步,助力数据处理标准化,让企业明确目标导向。在AI数据服务领域,数据质量的好坏很大程度上决定了人工智能应用落地的速度和呈现效果,比如行业相关应用场景用到的感知传感器种类繁多,数据标注类型逐渐多样化,复杂度也在不断增加,伴随着传感器与数据标注服务商业化,数据服务产业标准也将伴随人工智能应用的落地逐渐形成自身标准。

2022年上半年,云测数据已经与华为、百度、京东、中原银行等数十家领先科技公司共同编写的《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:开发管理》,这是Model/MLOps能力成熟度模型系列的首个标准,其中云测数据参编的“数据处理”部分有力地推动了AI数据服务领域构建标准化体系,为AI模型快速获取高质量训练数据提供了科学方法论。

“推车轮”的第二步,助力业务流程高效处理,让企业保持“速度”(竞争力)。这里可以对应云测数据的服务版块。云测数据的服务考量本身结合了企业的AI研发进程来更好地助力企业智能化变革。贾宇航将这个过程分为三大阶段。

第一阶段是算法预研期,云测数据可以提供通用基础数据集帮助企业快速完成产品验证;第二阶段是场景定制化,即定制化的数据采集、清洗、标注服务;第三阶段是随着产品应用的逐渐成型,提供系统集成的数据标注工具和管理工具以及对应的离岸和驻场服务,帮助企业在线完成算法的迭代和优化,类似软件的敏捷开发概念。

整体来说就是持续地通过资源集中化、工具平台化、交付人员专业化和人员适配度还有对应相关人员的项目管理能力,确保云测数据的服务处于持续升级和迭代状态,适应当前企业的研发节奏。

“推车轮”的第三步,安全、质量、时效推动数据处理服务进一步合规化。伴随着人工智能的产业化落地,数据处理的时效性、准确率以及安全性都要更上一层楼。云测数据一直非常重视数据安全信息保护,是同时满足ISO27001和ISO27701标准的人工智能数据服务厂商。此外,云测数据还先后获得ISO9001、ISO20000、CMMI3等相关认证。

目前,云测数据已完成基于AI训练数据策略流程的全覆盖,从数据采集、数据清洗、数据标注再到数据管理,构成了全流程、一站式的AI数据服务。在AI数据服务全生命周期的各阶段,云测数据都采取了专业的技术和管理措施,图做到步步保护、层层把关,完善布局AI数据处理对实效性、准确率和安全性的进一步要求。

数据产品+智能标注平台+数据服务能力的三螺旋结构

贾宇航在演讲中提到了云测数据的三螺旋结构服务,三螺旋能力包括了数据产品,智能标注平台和数据服务,相信未来在这三种能力相互作用的过程中,将推动三力合一的创新螺旋上升,让云测数据的产品服务不断升级,更好地服务企业智能化转型。