作為人工智能產業的內部驅動力，數據、算法和算力三大要素對人工智能技術的升級發展至關重要。當下，人工智能正加速往應用人工智能方向發展，在算法、算力沒有重大突破的前提下，質量高和安全性強的數據成為人工智能商業化落地的關鍵點。
從企業層面講，從BAT、TMT到AI四小龍的商湯科技、曠視科技、雲從科技、依圖科技，再到智能化的傳統企業；從行業層面來講，從安防到金融，再到零售、交通、教育、醫療、製造、健康、文娛等等行業，智能化的千行萬業都需要AI數據作為支撐原料。那麼，在如此複雜且龐大的需求下，如何找到一家靠譜的AI數據資源服務商，成了人工智能產業化落地的重中之重。
雲測數據作為AI數據採集標註頭部企業，在客戶、媒體等圈層獲得了諸多認可,是業內極具實力和代表性的AI數據採集、數據標註資源服務商，擁有行業內最大規模的專業數據服務全職人員，來構建整體 AI 數據的生態，也是算法類企業的重要上游服務提供商。接下來文章將通過分析定位雲測數據，來剖析一家靠譜的AI數據資源服務商應該是什麼模樣。
數據精細化服務時代已然開啟
《2019年中國人工智能年度專題研究報告》指出，全球數據量已達到ZB級別(1ZB約為10億GB)的大數據時代，為人工智能技術進步提供了充足的養料。但大量的數據對算法、算力也提出了較大挑戰，如何更好的挖掘和清洗出有效數據，成為產業進一步發展的關鍵。
隨著人工智能在各個行業的逐漸落地，對數據精準程度要求正在變得越來越高，對數據維度和樣本複雜性的需求也越來越高，對數據標註技術、標註平臺能力、不同場景數據協同標記難度越來越複雜。雲測數據所做的就是通過自建數據場景實驗室和數據標註基地，為智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等各個領域提供定製化的數據採集、數據標註服務。雲測數據通過自研的數據標註系統、數據採集系統和完善的數據生產流程等，並通過專業的項目經理來把控每一個AI數據的精準，以保證數據的效率、精準度。
高效率保證AI研發週期
企業的智能化是一個不斷突破的過程，從算法到模型再到驗證也是一個螺旋上升的過程，這個過程對數據標註數量需求也是呈現波段性的。
出於成本最優角度考慮，企業本身不會長期配置專門的大量標註師的崗位來處理龐大的數據樣本供機器學習。然而一個熟練的數據標註師需要經過至少2-3個月的持續培訓和訓練，當企業需要大量數據標註的時候有可能已經來不及培養。而且今天人工智能的數據服務需求，依然不夠標準化，每個項目的需求可能都是獨一無二的。雲測數據已經服務了各行各業的大量客戶，在執行各種需求的過程中積累了大量的經驗，可以說數據採集標註能力已經十分成熟。通過高效的AI數據流轉過程，在保證數據精準的前提下，完善的幫助企業解決AI數據效率需求。
數據獨立安全，方能建立AI企業的核心數據壁壘
一個獨立第三方的身份，可以很好地幫助AI企業或傳統企業智能化轉型，建立自己的核心數據壁壘優勢。
雲測數據一直把數據安全作為前置底線，包括：第一，不濫用數據，數據交付後清毀數據不留底，絕不二次使用；第二，不侵犯隱私，與所有數據採集的用戶都簽訂數據授權協議，確保AI企業用於訓練的數據合法合規；第三，建立相關的數據保障機制，如從防火牆的設置、內部信息系統的管護乃至標準化的流程作業體系等等。
在雲測數據看來，人工智能最終是為了被使用，所以對人工智能的數據質量要求會越來越高、越來越準確，在場景中會出現更多的定製數據需求，除了提高數據安全性和隱私保護外，正如前文所說的，要保證數據的唯一性、場景性，才能真正幫助企業建立數據核心壁壘。
在助力產業智能化的浪潮中，AI數據正是雲測數據賦能人工智能行業的抓手所在，同時，雲測數據也從獨立第三地方的立場保證了AI數據的公平公正。
其實，除了數據精準度、數據生產的效率、是否能保證數據隱私安全，判斷一家數據採集標註企業是否靠譜，還可以參考企業目前的規模大小、項目經驗是否豐富等等參考因素。希望以上內容對你有所幫助。
科技顛覆傳統的速度總是比人們想象的要快。在AI領域，數據採集標註的服務是星海，它不僅閃耀著航行之路，也連接著人工智能的現在與未來。
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