聚焦技术、服务、标准、云测量数据始终站在AI数据服务的前沿

在新一轮科技革命和产业变革的发展背景下，人工智能、云计算、大数据等数字技术与行业的融合逐步深入，技术已经成为数字产业化、产业数字化发展的决定性因素。

国内AI数据服务领域龙头企业云测量数据总经理贾宇航在第四届“智能”制造创新高峰论坛系列活动5G+AI新产品新技术发布会上，发布了AI数据处理前沿技术趋势，目前AI数据发展有ldquo人工智能进一步推进发展所需的数据处理标准收敛，数据处理流程逐步融入业务处理流程，产业数据处理对实效性、准确率安全性进一步要求rdquo，三大发展趋势。这三个发展趋势将促进AI数据的高质量、高效发展，加快AI技术的商业化应用，从而为服务人类生活持续优化AI产品和服务。

近年来，AI数据服务一直处于风口，热度不减。由于其重要性日益突出，也面临着更高的要求和挑战。进入行业多年来，云测量数据利用技术、服务、标准化方面的特色优势引领行业发展趋势，以专业领先的一站式数据服务引导AI客户超越需求。贾宇航据介绍，云测量数据基于AI训练数据策略流程全覆盖，包括算法预研期（数据产品）、算法研发期（定制数据服务）和算法持续优化（数据产品+持续数据服务）等，同时包括数据产品、基于数据处理工具和数据服务三大螺旋，云测数据为企业提供了高效、高质量、多维、场景化的数据服务和策略，形成了数据产品的服务结构。

目前，人工智能正在加快与实体经济的融合，ldquo；智能+rdquo;行业应用实践逐步普及。当前ldquo；技术+需求爆炸rdquo；背景下，数据行业随着AI的发展逐步走向智能产业化。从云数据来看，人工智能的进一步发展和产业化，首先需要数据服务标准化的收敛。为了进一步推进数据处理过程的标准化云测量数据参与《人工智能研发运营一体化（Model/MLOps）能力成熟度模型系列标准》、《智能网络汽车场景数据图像显示要求与方法》、《智能网络汽车激光雷达点云数据显示要求与方法》等标准化工作填补了国内外机器学习项目开发管理标准的空白，为行业提供了场景数据图像显示、数据点云显示的基本规范，并给出了可行的显示方法，促进了场景数据图像显示的标准化，提高了场景数据的通用性和易用性。

在数字时代背景下，对数字技术的巨大需求为企业提供了大量数据，这些数据与业务深度融合，给企业的数字化转型带来了新的变化。贾宇航据介绍，云测数据通过数据采集、数据清洗、数据显示等方式为企业业务引入数据管理，并以数据中台发展为核心，使用标准API接口支持数据导入和导出，支持现有算法预显示功能提供多个数据产品的应用和数据服务，帮助多个行业实现数字化转型和业务流程的高效处理。其中，自动驾驶、智能城市、智能家居、智能金融、零售商品检验、建筑CAD审核等领域已具备成熟化的应用实践，云测量数据与各行各业进行业务流程对接，致力于实现更多行业智能化。

随着AI行业的进一步发展，对数据服务的要求也将更加严格，数据服务也将面临安全性、高质量、时效性等更加规则化的要求。作为行业龙头企业，云测量数据正全力以赴进一步推动数据产业升级。贾宇航在接受记者采访时多次表示，云测量数据的使命价值是让企业拥有高价值AI数据，进而构建竞争力。ldquo;戴尔的价值定义反映了对数据法规遵从性和安全性的重视。rdquo;另一方面，云测量数据通过执行专业化的数据管理流程、优化数据处理工具、提高数据显示精度要求等措施，保障数据的准确率和时效性，另一方面，通过ISO27001、ISO27701、ISO9001、ISO20000、通过满足CMMI3等相关管理认证及隐私信息管理体系认证，为数据管理安全和防止个人信息泄露做好了准备。这些努力使得云测量数据在人工和智能数据行业中的龙头企业地位日益稳固。