這也意味著,人工智能企業(yè)想要更好更快更穩(wěn)的發(fā)展,就要不斷提升對數據的要求,才有可能在“百家爭鳴”浪潮中迎頭而上。
AI產業(yè)加速發(fā)展,數據需求發(fā)生改變
從產品終端體驗來看,在人工智能概念熱度和巨大的市場前景背后,國內消費者對AI應用的期待值大幅提升,但AI應用卻出現同質化嚴重等問題。當前,人工智能算法模型經過多年的打磨,基本達到階段性成熟,一個成功的AI應用與其他應用的差異化對比,更多的來自于精準大量的訓練數據。
其中像頭部品牌云測數據,在數據采集標注領域的重要優(yōu)勢之一,就是能提供足夠精準的訓練數據,因此其最高99.99%的精準度可較好的應對人工智能數據精準度提升的情況,行成企業(yè)護城河。
從細分結構來看,隨著人工智能技術的不斷成熟,更多的場景和行業(yè)開始嵌入使用人工智能技術,AI行業(yè)應用場景逐漸趨于長尾和碎片化,產生了大量新興垂直領域的數據需求,如疫情期間的口罩識別應用等;同時,從AI應用迭代、用戶體驗完善的角度來看,AI應用需要更加貼合具體使用場景的數據進行迭代更新。
這些AI模型訓練對數據的需求變化,對數據服務商的數據標注能力、數據采集能力,以及技術能力和效率等方面提出了更多要求。
據《2020 年中國 AI 數據服務行業(yè)研究報告》觀察,中國 AI 數據服務行業(yè)將步入專業(yè)化發(fā)展,隨著需求升級,理念更先進、技術更硬核、效率度極高的專業(yè) AI 數據服務企業(yè)將成為主流趨勢。
類似云測數據通過高質量、場景化的數據采集標注服務領軍人工智能數據市場,更高質量的數據也促使著人工智能產業(yè)加速發(fā)展。這種雙向促進的“供求”關系,讓數據采集標注服務精細化、場景化和專業(yè)化的趨勢愈演愈烈。
想要在目前的國內市場格局中脫穎而出,需要具備如下三大服務優(yōu)勢:
一是加強場景化數據的采集能力,換言之就是為人工智能細分場景的落地,提供更加垂直且豐富的數據,滿足其長尾場景的需求;
二是提升數據標注的準確性,從工具、規(guī)則、流程的開發(fā)制定,到標注人員的素質培養(yǎng),不放過任何可以提升標注準確性的可能;
三是充分發(fā)揮“底層技術+服務能力”的力量,具備更深刻的行業(yè)領域知識、更懂場景、更懂技術、更具行業(yè)前瞻性。
在人工智能數據市場中,數據服務商想要形成強勁的業(yè)務優(yōu)勢,就要擺脫同質化競爭,保持在模式、技術、服務等方面的不斷發(fā)展。
云測數據持續(xù)為AI產業(yè)提供高質量“數據燃料”
據中國科學院主管、科學出版社主辦的核心雜志《互聯網周刊》聯合eNet研究院共同發(fā)布的《2020年數據標注公司排行》顯示,以高質量數據推動人工智能落地應用的云測數據位列排名榜第一。
一直以來,云測數據都專注于為人工智能場景落地提供高質量的AI數據服務,結合豐富的項目經驗為智能安防、智能家居、智慧金融等領域提供AI訓練數據服務解決方案,通過技術、流程方面的賦能,推動行業(yè)加速智能化進程。
現在的人臉識別、自動駕駛、語音交互等應用, 對于各類標注數據有著海量需求, 可以說數據的質量決定了當今人工智能的高度。但由于不同數據的復雜性和差異性,數據采集標注對于大多數的數據需求方來說并非易事,這背后都離不開具有專業(yè)知識、從業(yè)經驗和高質量數據保障的第三方 AI 數據服務商們。
未來,在 AI 產業(yè)落地應用的下半場,更專業(yè)、場景化、精細化的人工智能數據將釋放出更大的價值,加速人工智能應用落地。
