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[智能应用]AI工程化趋势下,云测数据打造新一代数据解决方案 [复制链接]

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离线huozm32831

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只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  发表于: 2022-09-15
数年来,AI技术的不断发展,已逐步渗透到医疗、交通、教育等社会生活的方方面面。AI从一个冰冷而陌生的技术名词,变成了人们日常生活中一个熟悉而有温度的朋友。

与此同时,AI的技术演进也已从实验室走到了工程化时代。Gartner 甚至将 “AI工程化” 列为 2021 年度九大重要战略科技趋势之一。

伴随着AI工程化新趋势,人工智能数据服务领域也必须做出新的革新。

近日,云测数据作为人工智能数据优秀企业代表第三次参加“2022年中国国际服务贸易交易会”活动,并且重磅发布面向AI工程化的新一代数据解决方案。

作为一家深耕高质量、场景化AI数据服务领域的企业,云测数据再次走在了行业前沿。



AI工程化下,数据会有哪些变化?

毫无疑问,当前,AI 产业级应用已经进入大数据、大模型时代。AI 技术需要通过海量精准的大数据和丰富明确的应用场景产生价值。

而AI 要成为企业的生产力,就必须用工程化的技术来解决模型开发、部署、管理、预测等全链路生命周期管理的问题。可以说,AI工程化是AI落地的必经之路。

那么当AI工程化趋势到来,相应的数据会产生哪些变化?

云测数据提到,智能时代下,数据迭代有三个进程阶段,第一阶段,算法处于预研期,基于成品数据快速得到验证,对传感器及场景要求较低;第二阶段,算法处于研发期,应用场景及传感器明确,需要大规模高质量数据进行算法迭代。

到了第三阶段,算法处于持续优化期,模型及迭代方法论已趋于成熟,持续通过生产环境数据迭代算法。

伴随着AI工程化,数据流转正在逐渐从按批次的瀑布式流转转换为持续流转,数据用途也呈现多样化的趋势,不仅用于训练,还运用于评测、仿真场景构建或业务逻辑处理,并且随着AI应用场景和专业化程度的提高,AI数据本身的复杂性和类型不断增加。

这对数据服务提出了更高的要求,如何将AI数据、算法、模型与实际场景相结合?如何高效的运用数据,成为走向AI规模化应用?成为了摆在AI数据服务商们面前亟需解答的重要课题。



面向AI工程化的新一代数据解决方案

在2022年中国国际服务贸易交易会中,云测数据基于多年数据行业经验沉淀,集成自身高质量高精度交付能力、领先产品技术和对AI落地场景的训练数据理解,正式发布了新一代数据解决方案。

据了解,此方案是AI数据行业领域首个面向AI工程化的数据解决方案。

这套面向AI工程化的新一代数据解决方案通过成熟数据管理和标注平台与企业完成系统集成+支持企业自定义预标注算法接口+人员管理及项目管理体系+安全交付软硬件支持的方式,在保证数据隐私安全的标注环境下,高度支持企业所需数据的高效流转、持续进行数据处理任务,从而提高规模化生产效率。

其中,最核心的是API协同中台化、专业的人工处理流程和数据安全。

为了打造API集成能力,新一代数据解决方案支持SDK、CLI及Open API等多种扩展工具,方便上传、管理、统计可视化数据,根据场景灵活使用,除此之外,新一代数据解决方案还支持支标签级数据检索、快速筛选价值数据,包括文件管理标签化,支持无限级KV标签、多细粒度标签检索等,快速构建数据场景。

在人工处理流程方面,新一代数据解决方案打造了一套人员管理及项目管理的服务体系,包含招聘、业务培训、领域知识培训、项目管理、责任安全、绩效职级管理等。

而在数据安全方面,云测数据在AI数据服务全生命周期的各个阶段都采取了管理措施,从硬件配置,到网络安全、物理安全和人员安全,都进行了步步保护、层层把关。

最终使得云测数据的这一套面向AI工程化的新一代数据解决方案可以有效降低人员依赖、提升AI数据质量与研发效能,保证数据安全,加速算法模型开发周期。

根据云测数据披露的信息,其在AI数据训练过程中综合效能可提升 200% 以上、数据交付质量最高可达99.99%标注精度。



深耕AI数据服务领域,引领行业变革

云测数据自成立以来,始终聚焦高质量、场景化的全链条AI数据服务。并且通过自建数据场景实验室和数据标注基地,为智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等众多领域提供高精度、场景化的数据采集、数据标注服务,全方位支持文本、语音、图像、视频等各类型数据的处理。

目前,云测数据深度合作伙伴覆盖了汽车、手机、工业、家居、金融、安防、教育、新零售、地产、生态系统等行业。其中包含众多世界500强企业、高校科研机构、政府机构,头部AI企业和大型互联网企业覆盖率超90% ,涵盖了计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等AI主流技术领域。

云测数据也多次走在行业前沿,相继推出专业领先的一站式数据服务,引导超越AI客户需求。

以自动驾驶领域为例,通过采用云测数据标注平台,可实现车企 DataOps 数据闭环中数据清洗、标注工作,与原流程相比提升 2 倍流转效率;在车载语义领域,可将实际生产环境 badcase 数据进行持续收集、数据管理,并由专员进行标注,保证数据安全、数据质量和交付效率。

如今,云测数据再次站立潮头,顺势推出新一代数据解决方案,势必将解决企业在AI工程化下的多样化数据需求。
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