随着行业高速数字化发展及AI技术创新应用的涌现，人工智能产业正在迎来一个新的黄金发展期，人工智能研发运营一体化（Model/MLOps）开始备受关注，旨在以高质量AI数据为燃料推动AI模型快速迭代，高效交付优质AI模型推理服务，助力企业机构提升AI研发运营效能，驱动自身智能化转型。
虽然国内外很多科技企业有意识地推出MLOps平台或工具，但Model/MLOps的管理体系尚处于发展初期，这种形势下为了规避行业的无序发展，构建开发管理规范化体系，提升流程规范性、过程自动化、标准一致性变得尤为重要。
云测数据参与新标准编写，推动AI数据服务未来有序发展
2022年4月底，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所（中国信通院云大所）重磅发布全球首个AI模型开发管理标准——《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《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型》系列的首个标准，为企业机构在机器学习项目开发管理上提供能力成熟度参考依据。
其中，云测数据作为唯一一家AI数据服务领域头部企业，与华为、百度、京东、中原银行等数十家领先科技公司，大型金融机构、运营商共同参与了本次标准编写，对企业机构发展人工智能研发运营管理体系具有重要的引导和借鉴作用。
尤其在AI数据服务领域，数据质量的好坏是决定AI应用落地效果的重要因素。云测数据参与编写的“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。
高质量数据是如何炼成的？
开发AI模型需要基于模型训练要求“定制”大量数据，但这些数据不是AI应用所需的高质量训练数据。在云测数据参与编写的数据处理部分指出，数据需要经过处理过程，包括预处理、标注和版本管理，以便减少数据异常、缺失、冗余等问题，保证模型训练效果。
数据预处理指数据清洗、数据转换和数据增强的过程。通过人工或机器辅助筛选方式，再基于特定规则，筛选出有价值的数据，然后转换成适合数据处理的描述形式，再基于现有数据变换出更多新的数据，提高模型泛化能力。
接下来是数据标注，数据标注是把像素、语音信号、文本等内容转换成机器可理解的数据，再进行识别处理，是AI模型能学习和准确预测的关键。支撑AI应用质量的背后是算法精度，因此数据标注的精确度能直接影响AI应用的质量。
实际上，AI数据服务市场最初就是围绕数据标注产业延展壮大，而随着AI数据选择标准的形成，数据质量，行业经验和日渐丰富的场景对AI应用有所影响，数据标注产业也开始走向细分市场。
作为AI数据服务市场的领头羊，云测数据也在同步完善整体AI数据生态，细化和规范数据服务。面向智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等众多领域提供一站式数据处理服务，提供通用数据集、数据标注平台&数据管理系统等生产工具，实现“数据原料”到最后的“数据成品”全链条打通，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。实现场景数据专业化、高质量交付，帮助科技企业更快更好地实现AI应用成功落地。
总结
随着数据的指数级增长，我们的新型人工智能应用开发将要求更高的数据质量来作为使用标准，加速缩短我们与未来的距离，期待云测数据助力更多AI应用场景化落地、更多传统企业完成智能化转型的精彩表现！
