人工智能需要一个什么样的

伴随着数字经济的向前发展，人工智能已经渗透了人们生活、工作所接触的每个场景之中。随着而来，数据也正呈现出指数级的增长。作为人工智能发展中的关键因素，数据对于AI来说，就像煤炭之于蒸汽机，电能之于灯泡，汽油之于汽车。

但稍有不同的是，后者都只是在提供势能，而对于数据而言，它看似简单，却影响人工智能最终效果，只有高质量准确的数据才能够给AI带来价值，帮助AI落地，在这其中，高效的，高质量的AI训练数据服务则是必不可少的。

我们需要先理解一下什么是数据标注？

对于AI算法而言，从面世到成熟的这一个过程就如同一个人的成长，数据标注解决的问题就是教会AI认知。比如我们要教AI认识一个苹果，我们得现有苹果的图片，标注好这个物体叫苹果，然后通过学习了大量的图片中的特征，AI才能知道什么是苹果。

机器学习、深度学习等都需要大量数据的进行AI算法模型训练、迭代与支持。相关AI数据的采集、标注与价值挖掘是人工智能技术得以在实际应用场景中大展拳脚的重要基石。

据IDC统计数据显示，全球每年生产的数据量将从2016年的16.1ZB猛增至2025年的163ZB。2020年，中国能够保存下来的数据大约在10EB左右，其中80%—90%是非结构化数据。

伴随数据指数级爆发而来的是人工智能在智慧城市、自动驾驶、智慧医疗、智慧金融、工业互联网等多个领域的大规模落地，数据标注质量的差异，已成为不同AI细分领域行业落地的重中之重。

如何通过技术层、工具层的优化，在最大限度提升人效比的同时提升数据标注准确性，做好数据标注这件“人机协作”的事，已经成为AI应用落地的重要课题。

当前，各个领域最高质量AI训练数据需求也十分迫切。AI在各种各样垂直领域进行落地，比如说教育、法律、智能驾驶、银行金融等，每个领域都有细分专业化的要求。

其中，尤其智能化转型的传统企业和科技企业相比，更需要有项目经验丰富的AI训练数据服务商的协助，帮忙他们进行AI训练数据需求梳理、并引导企业数据需求，来获取更加贴合使用场景的高质AI数据，以缩减研发周期、加快落地进程，助力企业更快更好的智能化转型。

在此背景之下，云测数据总经理贾宇航认为，当前优秀的AI训练数据服务提供方，必须至少具备三种能力：对场景深度的还原能力、作业协同化能力、专业化能力。和荒蛮时期的劳动密集型数据标注公司不同，云测数据配备有专业搭建场景的实验室、数据标注基地和集成前沿技术的数据标注平台，通过有完善的数据生产流程、抽检和质检环节并严格把控生产效率，保证AI训练数据的质量和效率。

以云测数据标注平台4.0为例，相比传统的采集数据、训练模型的方式，云测数据采用了“数据在环和模型迭代在环新方式”，将数据在环开发打通，将数据采集、处理、标注、训练、模型输出进行持续迭代集成。

通过云测数据标注平台4.0的工具赋能，在为AI提供了企业处理大规模感知数据的能力同时，可以减少数据采集周期，提升数据标注效率，并大幅降低AI模型训练成本，并帮助企业在数据识别准确率提升上达到传统方式无法达到的高度，极大地加速了人工智能的落地迭代周期，节省大量研发时间和成本。

相比传统的数据标注工具，云测数据标注平台4.0具有自研网络传输工具加密传输数据、支持S3协议OSS私有安全存储、支持多用户访问权限管理、支持全类型数据标注、AI智能辅助标注、多道数据质量控制流程、完善的绩效数据统计、支持私有化安全部署等多个能力。有AI训练数据需求的企业，通过云测数据标注平台4.0可以极大提升数据处理效率，结合数据在环，通过引入模型输出预识别结果，可进一步降低人员处理投入，迭代后期，人员只处理关键高价值数据和对AI辅助标注结果进行审核验证，人力成本逐步下降。

同时，云测数据标注平台4.0具有极强的易用性，标注人员只需查看操作手册或简单的指导就可以使用平台的各种功能及标注工具。

综合各种优势来看，云测数据标注平台4.0可以助力企业AI数据训练综合效率提升200%、服务成本降低60% 、标注精准度最高达99.99%。

三年前，麦肯锡发布了一份长达80页的《人工智能：下一个数字前沿》的报告，其中的核心观点就是，传统企业如果不及时进行人工智能转型，就会被人工智能的早期使用者越甩越远。

三年时间过去，当时的积极转型者都已经在走在行业前端，进行人工智能自我革命的企业已经越来越多。因为它们都明白一个普世真理，如果你不自我进化，终将被世界的优胜劣汰准则所抛弃。

然而对于人工智能这项技术而言，则也需要一个好的帮手为其助力。可喜的是，经历过人工智能领域草莽斗争后，脱颖而出的专业化AI训练数据服务商，已经能够帮助企业大幅度缩短人工智能应用落地的进程，减少智能化改革的成本，加速AI时代到来。

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