随着国家政策的倾斜和5G等相关基础技术的发展,中国人工智能产业进入快速增长阶段,AI领域专业化和细分化程度将进一步提升,人工智能广泛应用的商业化落地阶段来临。
由于人工智能技术以有监督学习的模型训练方式为主,在产业蓬勃发展的背后,数据作为技术发展的基石,发挥出越来越重要的作用。
这也意味着,人工智能企业想要更好更快更稳的发展,就要不断提升对数据的要求,才有可能在“百家争鸣”浪潮中迎头而上。
AI产业加速发展,数据需求发生改变
从产品终端体验来看,在人工智能概念热度和巨大的市场前景背后,国内消费者对AI应用的期待值大幅提升,但AI应用却出现同质化严重等问题。当前,人工智能算法模型经过多年的打磨,基本达到阶段性成熟,一个成功的AI应用与其他应用的差异化对比,更多的来自于精准大量的训练数据。
其中像头部品牌云测数据,在数据采集标注领域的重要优势之一,就是能提供足够精准的训练数据,因此其最高99.99%的精准度可较好的应对人工智能数据精准度提升的情况,行成企业护城河。
从细分结构来看,随着人工智能技术的不断成熟,更多的场景和行业开始嵌入使用人工智能技术,AI行业应用场景逐渐趋于长尾和碎片化,产生了大量新兴垂直领域的数据需求,如疫情期间的口罩识别应用等;同时,从AI应用迭代、用户体验完善的角度来看,AI应用需要更加贴合具体使用场景的数据进行迭代更新。
这些AI模型训练对数据的需求变化,对数据服务商的数据标注能力、数据采集能力,以及技术能力和效率等方面提出了更多要求。
据《2020 年中国 AI 数据服务行业研究报告》观察,中国 AI 数据服务行业将步入专业化发展,随着需求升级,理念更先进、技术更硬核、效率度极高的专业 AI 数据服务企业将成为主流趋势。
类似云测数据通过高质量、场景化的数据采集标注服务领军人工智能数据市场,更高质量的数据也促使着人工智能产业加速发展。这种双向促进的“供求”关系,让数据采集标注服务精细化、场景化和专业化的趋势愈演愈烈。
想要在目前的国内市场格局中脱颖而出,需要具备如下三大服务优势:
一是加强场景化数据的采集能力,换言之就是为人工智能细分场景的落地,提供更加垂直且丰富的数据,满足其长尾场景的需求;
二是提升数据标注的准确性,从工具、规则、流程的开发制定,到标注人员的素质培养,不放过任何可以提升标注准确性的可能;
三是充分发挥“底层技术+服务能力”的力量,具备更深刻的行业领域知识、更懂场景、更懂技术、更具行业前瞻性。
在人工智能数据市场中,数据服务商想要形成强劲的业务优势,就要摆脱同质化竞争,保持在模式、技术、服务等方面的不断发展。
云测数据持续为AI产业提供高质量“数据燃料”
据中国科学院主管、科学出版社主办的核心杂志《互联网周刊》联合eNet研究院共同发布的《2020年数据标注公司排行》显示,以高质量数据推动人工智能落地应用的云测数据位列排名榜第一。
一直以来,云测数据都专注于为人工智能场景落地提供高质量的AI数据服务,结合丰富的项目经验为智能安防、智能家居、智慧金融等领域提供AI训练数据服务解决方案,通过技术、流程方面的赋能,推动行业加速智能化进程。
现在的人脸识别、自动驾驶、语音交互等应用, 对于各类标注数据有着海量需求, 可以说数据的质量决定了当今人工智能的高度。但由于不同数据的复杂性和差异性,数据采集标注对于大多数的数据需求方来说并非易事,这背后都离不开具有专业知识、从业经验和高质量数据保障的第三方 AI 数据服务商们。
未来,在 AI 产业落地应用的下半场,更专业、场景化、精细化的人工智能数据将释放出更大的价值,加速人工智能应用落地。
