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云测数据:场景数据多样化、高质量交付是人工智能的重要基座
来源:互联网   发布日期:2024-01-05   浏览:467次  

导读:随着人工智能落地需求的种类和专业化程度的增加,AI领域专业化和细分化程度进一步提升,人工智能广泛应用的商业化落地阶段来临。作为AI技术的底层支撑,高质量的训练数据越来越受到业界的重视。随着人工智能深入自动驾驶、智慧医疗、智慧教育等诸多行 ......

随着人工智能落地需求的种类和专业化程度的增加,AI领域专业化和细分化程度进一步提升,人工智能广泛应用的商业化落地阶段来临。作为AI技术的底层支撑,高质量的训练数据越来越受到业界的重视。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。云测数据以提供高质量、场景化的AI数据支撑为基础,助力人工智能技术产业化落地发展。

云测数据:场景数据多样化、高质量交付是人工智能的重要基座

据IDC测算,2025年全球数据规模将达到163ZB;同时,AI数据服务业进入了深度定制化阶段,根据不同场景和需求进行数据定制的服务,AI数据需求也从通用简单场景向个性化场景过渡。

以云测数据为例,在业务端,云测数据针对人工智能时代数据需求和发展趋势,立足高质量、场景化的AI训练数据服务,以技术创新加速行业发展为己任,先后推出“云测数据标注平台”、“AI数据集管理系统”等技术成果。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,助力企业AI数据训练综合效率提升200%、标注精准度最高达99.99%,促使着人工智能产业加速发展,显著提升了Al应用的规模化落地效果。

同时在行业端,云测数据也在积极推动完善AI数据服务生态发展,通过丰富成熟的数据服务与策略积累,联合AI领域各大代表企业积极推动行业相关标准体系化的建设,为行业的高速、健康发展贡献力量。在助力AI数据标准化体系建设进程中,云测数据将成熟的技术、服务等经验总结,先后参与编制了《人工智能数据标注平台技术要求和测试方法》、《人工智能数据集质量管理能力评估方案》、《面向人工智能的数据交付服务能力成熟度模型》、《智能网联汽车激光雷达点云数据标注要求及方法》、《智能网联汽车场景数据图像标注要求与方法》等相关标准,助力人工智能数据服务在落地领域规范化发展。

云测数据:场景数据多样化、高质量交付是人工智能的重要基座

在人工智能数据领域,云测数据正在不断用前沿技术推动AI数据服务加速发展,为AI相关企业提供处理大规模感知数据的能力,并先后获得北京市人工智能行业赋能典型案例(2023)、中国信通院“以数据为中心的人工智能应用”优秀案例、信安全中心 2023年人工智能融合发展与安全应用典型案例 等业界权威认可,彰显了云测数据在技术领域的先进性与硬实力,目前其技术平台已经应用到汽车、安防、手机、家居、金融、教育、新零售、地产等行业,持续为计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等AI主流技术领域提供高价值数据支持,快速响应不同场景下的AI训练数据多样化需求,实现场景数据专业化、高质量交付。

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