在全球疫情及經(jīng)濟形勢帶來的雙重壓力下,行業(yè)紛紛開啟數(shù)字化創(chuàng)新之路,人工智能作為未來企業(yè)發(fā)展變革的核心技術(shù),技術(shù)不斷迭代,越來越多的人工智能相關(guān)應(yīng)用在國內(nèi)落地,人工智能行業(yè)進入穩(wěn)步發(fā)展期。據(jù)《2022人工智能發(fā)展白皮書》稱,2021年,人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已經(jīng)達到3416億元,相關(guān)企業(yè)超過了七千家。

如今,國內(nèi)對拉動人工智能發(fā)展的三駕馬車——數(shù)據(jù)、算法、算力都有了各自的發(fā)展進程,“數(shù)據(jù)為王”、“算力革命”、“算法產(chǎn)業(yè)化”時代正在隨之而來,人工智能在不同行業(yè)擁有了更豐富的應(yīng)用場景,因此擁抱人工智能的企業(yè)需要更快地進行測試、學(xué)習(xí)和迭代,不走同質(zhì)化路線,讓線上服務(wù)高效展開,才能時刻保持競爭力。

其中,人工智能以數(shù)據(jù)為燃料,國內(nèi)人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)經(jīng)歷過十幾年的野蠻生長,從實驗室走向?qū)嶋H場景,最初以數(shù)據(jù)標注為主的數(shù)據(jù)服務(wù)市場逐漸有序擴張和完善,并作為關(guān)鍵推動力讓人工智能技術(shù)創(chuàng)新?lián)碛小皵?shù)據(jù)飛輪”效應(yīng)。

即從最開始數(shù)據(jù)采集、積累、處理、訓(xùn)練、投入必須花費極大的人力和時間成本,讓巨大的車輪“上道運轉(zhuǎn)”起來,努力推動輪子不斷前進,再通過海量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)、有效的流程方法論、算法優(yōu)化最終幫助企業(yè)駕輕就熟開發(fā)出更好的產(chǎn)品。

云測數(shù)據(jù)發(fā)布AI數(shù)據(jù)服務(wù)三大趨勢,幫助企業(yè)“推車輪”

在近日舉辦的第四屆智能制造創(chuàng)新高峰論壇系列活動之5G+AI新產(chǎn)品新技術(shù)發(fā)布會上,AI數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域頭部企業(yè)云測數(shù)據(jù)總經(jīng)理賈宇航發(fā)布了人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的三大前瞻趨勢,并指出在這些趨勢背后,云測數(shù)據(jù)也擁有著響應(yīng)這些趨勢變化的領(lǐng)先能力。

趨勢一:人工智能進一步推進發(fā)展需要數(shù)據(jù)處理標準的收斂。

趨勢二:數(shù)據(jù)處理流程逐漸融入業(yè)務(wù)處理流程。

趨勢三:產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)處理對實效性,準確率安全性進一步要求。

首先“推車輪”的第一步,助力數(shù)據(jù)處理標準化,讓企業(yè)明確目標導(dǎo)向。在AI數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞很大程度上決定了人工智能應(yīng)用落地的速度和呈現(xiàn)效果,比如行業(yè)相關(guān)應(yīng)用場景用到的感知傳感器種類繁多,數(shù)據(jù)標注類型逐漸多樣化,復(fù)雜度也在不斷增加,伴隨著傳感器與數(shù)據(jù)標注服務(wù)商業(yè)化,數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)標準也將伴隨人工智能應(yīng)用的落地逐漸形成自身標準。

2022年上半年,云測數(shù)據(jù)已經(jīng)與華為、百度、京東、中原銀行等數(shù)十家領(lǐng)先科技公司共同編寫的《人工智能研發(fā)運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:開發(fā)管理》,這是Model/MLOps能力成熟度模型系列的首個標準,其中云測數(shù)據(jù)參編的“數(shù)據(jù)處理”部分有力地推動了AI數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域構(gòu)建標準化體系,為AI模型快速獲取高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)提供了科學(xué)方法論。

“推車輪”的第二步,助力業(yè)務(wù)流程高效處理,讓企業(yè)保持“速度”(競爭力)。這里可以對應(yīng)云測數(shù)據(jù)的服務(wù)版塊。云測數(shù)據(jù)的服務(wù)考量本身結(jié)合了企業(yè)的AI研發(fā)進程來更好地助力企業(yè)智能化變革。賈宇航將這個過程分為三大階段。

第一階段是算法預(yù)研期,云測數(shù)據(jù)可以提供通用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集幫助企業(yè)快速完成產(chǎn)品驗證;第二階段是場景定制化,即定制化的數(shù)據(jù)采集、清洗、標注服務(wù);第三階段是隨著產(chǎn)品應(yīng)用的逐漸成型,提供系統(tǒng)集成的數(shù)據(jù)標注工具和管理工具以及對應(yīng)的離岸和駐場服務(wù),幫助企業(yè)在線完成算法的迭代和優(yōu)化,類似軟件的敏捷開發(fā)概念。

整體來說就是持續(xù)地通過資源集中化、工具平臺化、交付人員專業(yè)化和人員適配度還有對應(yīng)相關(guān)人員的項目管理能力,確保云測數(shù)據(jù)的服務(wù)處于持續(xù)升級和迭代狀態(tài),適應(yīng)當(dāng)前企業(yè)的研發(fā)節(jié)奏。

“推車輪”的第三步,安全、質(zhì)量、時效推動數(shù)據(jù)處理服務(wù)進一步合規(guī)化。伴隨著人工智能的產(chǎn)業(yè)化落地,數(shù)據(jù)處理的時效性、準確率以及安全性都要更上一層樓。云測數(shù)據(jù)一直非常重視數(shù)據(jù)安全信息保護,是同時滿足ISO27001和ISO27701標準的人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)廠商。此外,云測數(shù)據(jù)還先后獲得ISO9001、ISO20000、CMMI3等相關(guān)認證。

目前,云測數(shù)據(jù)已完成基于AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)策略流程的全覆蓋,從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標注再到數(shù)據(jù)管理,構(gòu)成了全流程、一站式的AI數(shù)據(jù)服務(wù)。在AI數(shù)據(jù)服務(wù)全生命周期的各階段,云測數(shù)據(jù)都采取了專業(yè)的技術(shù)和管理措施,圖做到步步保護、層層把關(guān),完善布局AI數(shù)據(jù)處理對實效性、準確率和安全性的進一步要求。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品+智能標注平臺+數(shù)據(jù)服務(wù)能力的三螺旋結(jié)構(gòu)

賈宇航在演講中提到了云測數(shù)據(jù)的三螺旋結(jié)構(gòu)服務(wù),三螺旋能力包括了數(shù)據(jù)產(chǎn)品,智能標注平臺和數(shù)據(jù)服務(wù),相信未來在這三種能力相互作用的過程中,將推動三力合一的創(chuàng)新螺旋上升,讓云測數(shù)據(jù)的產(chǎn)品服務(wù)不斷升級,更好地服務(wù)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。