智能家居已经成为IoT市场的高地。
一方面，AI、5G、IoT多种技术叠加下，连接已经从个人升级到人与物、物与物的连接，5G提供广连接、大带宽、低时延，高质量AI数据让人工智能更“聪明”，提供人性化服务；另一方面，家居作为客厅文化的重要场景，连接、智能化将极大改善人们的生活，让人们的生活更加便捷。
网络相关数据显示，近两年智能家居市场呈近30%的增长率增长，到2022年，市场规模将达到2770亿美元左右。在我国，智能家居渗透率有较大的发展空间，大有可为。尤其在，巨头厂商AIoT战略的推动下，智能家居市场将迎来井喷。
家居需要智能化
近年，家居所有品类走向智能化，大到冰箱、电视、音箱，小到开关、门锁、扫地机器人、榨汁机都以人工智能化为卖点，AI数据服务则贯穿这些智能产品的探索期与商业落地阶段。高质量的AI数据应用于AI算法的训练，帮助智能产品从能用到好用，以AI数据驱动智能产品良性循环迭代，让智能变得“无处不在”、“不刻意”。
据公开数据显示,目前市面上的产品中,因人机交互体验差造成消费者消费热情不高涨的原因占比达到了12.7%,而造成这些现象的原因正是由于缺乏丰富且精准的场景数据支持。
比如，我们常用的智能音箱，是高频次与消费者交互的智能家居终端，是用户体验智能家居的第一场景，具体以语音交互技术为主, 进行着听、说、理解方面的交互。但随着日常生活场景的复杂度提高，未来需要不断地对场景进行挖掘延伸，产生更多“小场景”数据。在 “小场景”下，数据的精细化、定制化程度就决定了算法有多“人性化”。
体现在产品的使用上,不仅可以避免出现语音助手答非所问的错误，也可以提升家庭多设备之间交互的效率。而如果智能化AI产品想要更加人性化、“聪明”、更懂你，必须从更高质量的AI数据入手，提高AI数据的精准度和场景覆盖力。
云测数据 让智能家居更懂你
云测数据在业界以“高质量、高效率、数据隐私安全”三大优势知名。通过自建数据场景实验室和数据标注基地，为智能驾驶、智能城市、智慧家居等领域提供数据采集、标注服务，推动AI数据服务高质量、场景化、精细化、安全化发展。
有媒体总结，目前中国在 AI 领域有五家公司被称为“人工智能五强”，算法层有商汤、旷视，AI数据领域有云测数据，硬件方面有涂鸦智能、地平线。这些公司专注于深耕AI细分领域并拥有让行业认可的成果。其中，云测数据在今年首场国家级重大国际经贸活动服贸会上，首次发布了一项数据标注领域的重要成果：云测数据项目最高交付精准度达到了99.99%，刷新了数据标注领域可达到的最高服务标准，显示出一向“低调”的数据服务领域，也和算力、算法一样正在取得显著进步。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生态链。
目前，智慧家居市场从粗犷式发展走向精细化、标准化运营。数据标注行业的价值也从“AI训练”走向“AI产品落地”。
云测数据提供的最高达99.99%精准度AI数据，一方面，为智能家居行业场景化落地、更佳用户体验，尤其是市场爆发提供了必备的先决条件；另一方面，今天AI数据行业马太效应愈发明显，只有提供高质量、安全、高效率的AI数据能力，才能更好的助力AI企业构建自身核心壁。
在10月16-18日举办的2020中国（杭州）国际智能产品博览会暨全球人工智能大会（简称 杭州智博会）上，云测数据发布了智能家居领域首个AI训练数据解决方案，对智能家居产业化发展迈向更高阶段具有重要意义。
云测数据首个智能家居AI训练数据解决方案的背后体现了其在业务能力、行业经验、技术实力上的优势。云测数据提供了从平台自研、数据场景实验室建立、数据交付中心的建立、自身专业工作人员积累、高效的组织协同方式等的一体化的服务能力。支持多维度数据处理的能力，比如，视觉，语音，文本的全品类支撑。
云测数据可以提供高质量、高作业效率、数据隐私安全把控三个维度的保障。在数据高质量方面，云测数据搭建了场景实验室和数据标注基地进行相应的数据生产。在项目前期，项目经理会帮助客户梳理更贴合实际情况的需求，试标验收合格后开始大规模作业。在数据标注作业提交后，还有三层质检环节和抽检环节来确保数据的高质量输出，并有项目经理全程跟踪数据交付的流程。
高效作业效率方面，云测数据十分强调作业协同化。在AI数据生产中，云测数据设计了从创建任务、分配任务、标注流转、到质检/抽检环节和最后的验收等更完善的管理流程，每个环节有相应专业人员来把控数据标注的质量和时间节点，进行好上下游工作环节衔接，得以在保证质量的前提现下可以真正提高效率。
数据隐私安全把控方面，云测数据设置了一系列严格措施。其中一条核心原则就是数据绝不复用，当数据合格交付后从不留底；其二，所有和云测数据进行数据采集的用户都会签订数据授权协议，从来源上确保企业用于训练的数据合法合规；同时，云测数据内部还设定了数据隔离、质量保障等一系列数据安全流程和技术。
在人工智能领域中有着这样一句话:garbage in,garbage out。换而言之,数据的好坏是可以通过算法的“锤炼”直接体现在最终的结果上的。这实际上也是对一家AI数据服务商对数据精准度控制、数据流程把控、数据质量筛查能力的考验。只有高质量的AI数据,才能最大限度的加速智能家居AI应用加速落地,帮助企业降本增效,真正帮助实现智能家居的“智能生活”。
