目前，人工智能 (AI) 技术几乎在每个领域都已取得了长足进步，从金融、汽车、游戏到医疗保健等行业。据国际数据公司（IDC）研究预测，2023年全球企业在人工智能方面的支出将突破5000亿美元，人工智能的广泛普及将继续重塑各个行业乃至全球。
近段时间，智能聊天机器人ChatGPT备受关注，其上线仅两个月，注册用户破亿，内容搜索、编写代码等应用引发人们对人工智能技术的新一轮探讨。在业内人士看来，人工智能技术是信息通信领域创新最活跃的领域之一，以生成式AI（AIGC）、大规模预训练模型、知识驱动AI为代表的新技术释放行业爆发新增长能量。
随着AI在各个行业的逐渐落地，对AI数据精准程度要求正在变得越来越高，对数据维度和样本复杂性的需求也越来越高，对数据标注技术、标注平台能力、不同场景数据协同标记难度越来越复杂。
云测数据总经理贾宇航表示，“AI数据质量，决定着AI算法的精度，AI算法精度决定产品质量。云测数据一直将数据质量作为AI数据服务的发展核心，为企业提供高质量的场景化的AI数据服务。”以云测数据在标注平台工具的技术能力为例，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，可从质量、效率等方面激发数据价值，提供处理大规模感知数据的能力，进而推进AI产业的场景化落地；又如云测数据在自动驾驶数据服务领域的深耕探索，其一站式自动驾驶数据解决方案在为相关需求企业提供大规模感知数据能力的基础上，帮助智驾企业减少数据采集周期、提升数据标注效率、降本增效，助其更快更好发展。
现阶段人工智能正在与实体经济加速融合，“智能+”行业应用实践逐渐普及。在当前“技术+需求爆发”的背景下，数据行业伴随AI的发展逐渐走向智能产业化。在云测数据看来，人工智能的进一步发展和产业化，首先需要数据服务标准化的收敛。为了进一步推动数据处理流程标准化，云测数据通过参与编写《人工智能研发运营一体化（Model/MLOps）能力成熟度模型系列标准》《智能网联汽车场景数据图像标注要求与方法》《智能网联汽车激光雷达点云数据标注要求及方法》等标准化工作，填补了国内外机器学习项目开发管理标准的空白，为行业提供了场景数据图像标注、数据点云标注的基本规范，并给出一套切实可行的标注方法，促进了场景数据图像标注的标准化、提升场景数据的通用性和易用性，加速了中国人工智能技术开发与落地进场。
人工智能时代的背景下，对数字技术的巨大需求为企业提供了大量的数据，这些数据和业务深入融合，为企业的智能化发展带来了新的变化。据贾宇航介绍，云测数据通过数据采集、数据清洗、数据标注等方式为企业业务引入数据治理，以标准API接口支持数据导入和导出，支持已有算法预标注功能，可以提供多项数据产品应用和数据服务，助力多个行业实现智能化转型和业务流程高效处理。其中，自动驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、零售货检等领域已经具备成熟化的应用实践，云测数据正在与各行各业进行业务流程对接，助力实现更多行业的人工智能产业化落地，为各行业数智化转型筑牢地基。
