以數(shù)據(jù)采集標注服務領域的頭部服務商云測數(shù)據(jù)為例,云測數(shù)據(jù)自研的具備自主知識產(chǎn)權的數(shù)據(jù)標注平臺,對產(chǎn)業(yè)賦能,提供了從平臺自研、數(shù)據(jù)場景實驗室建立、數(shù)據(jù)交付中心的建立、自身專業(yè)工作人員積累、高效的組織協(xié)同方式等的一體化的服務,為需要高質(zhì)量的AI數(shù)據(jù)處理內(nèi)容,做到了有力的保證。
在處理多維度數(shù)據(jù)的層面,作為頭部AI數(shù)據(jù)服務商,云測數(shù)據(jù)做到了視覺,語音,文本,點云等的全品類支撐,并做到了做到更高精度的支持。云測數(shù)據(jù)采用的基于規(guī)則的機器篩查方式,在人工校驗流程前根據(jù)所標注項目要求,引入相關查錯規(guī)則,為數(shù)據(jù)精度提升設置保障。
在保證生產(chǎn)效率這一點上,云測數(shù)據(jù)十分強調(diào)作業(yè)協(xié)同化。在AI數(shù)據(jù)生產(chǎn)中,云測數(shù)據(jù)設計了從創(chuàng)建任務、分配任務、標注流轉(zhuǎn)、到質(zhì)檢/抽檢環(huán)節(jié)和最后的驗收等更完善的管理流程,每個環(huán)節(jié)有相應專業(yè)人員來把控數(shù)據(jù)標注的質(zhì)量和時間節(jié)點,進行好上下游工作環(huán)節(jié)銜接,得以在保證質(zhì)量的前提現(xiàn)下可以真正提高效率。
可以說,作為行業(yè)內(nèi)專注場景化、高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)的頭部服務商,云測數(shù)據(jù)選擇了專業(yè)性更高的一條路。為了產(chǎn)出更高質(zhì)高效生產(chǎn)AI數(shù)據(jù),云測數(shù)據(jù)在自建數(shù)據(jù)標注基地和數(shù)據(jù)場景實驗室的基礎上,持續(xù)對技術軟硬件設施進行投入,不斷提升數(shù)據(jù)標注工具的技術含量,直接拉高了行業(yè)的進入門檻。同時,云測數(shù)據(jù)建立了一整套的標準化流程、方法論和人員機制,來保證數(shù)據(jù)服務團隊的專業(yè)能力,以確保輸出“高質(zhì)精準”的數(shù)據(jù)。在云測數(shù)據(jù)看來,將技術升級引進數(shù)據(jù)標注的過程,不僅僅是在解放重復生產(chǎn)力,對行業(yè)的推動也是巨大的。
據(jù)了解,云測數(shù)據(jù)目前的深度合作伙伴覆蓋了汽車、手機、工業(yè)、家居、金融、安防、教育、新零售、地產(chǎn)、生態(tài)系統(tǒng)等行業(yè)。其中包含眾多世界500強企業(yè)、高校科研機構(gòu)、政府機構(gòu),頭部AI企業(yè)和大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)覆蓋率超90%,涵蓋了計算機視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術領域。
