云测数据：积极推动行业标准建立,为AI数据高质量发展贡献力量

人工智能是新一轮科技革命和产业转型的重要推动力。麦肯锡公司的数据显示，人工智能每年可以创造3.5万亿至5.8万亿美元的商业价值，使传统行业的商业价值提高60%以上。 数据作为人工智能的核心要素之一，在人工智能技术的积极发展中发挥着重要作用。从人工智能链的发展和未来发展来看，中国人工智能数据服务正在逐步扩大。另一方面，随着算法模型和应用场景的最创新，AI对数据的可扩展性需求和前景需求都在迅速增加;另一方面，随着对内数据需求类型的增加和服务要求的提高，链的专业化分工将更加专业化，向化方向快速发展。

作为AI数据服务市场的代表厂商之一，云测数据在业务端为智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等多个领域提供一站式数据处理服务，提供通用数据集、数据标记平台&数据管理系统等生产工具，持续提供计算机视觉、为语音识别、自然语言处理、知识图等AI主流技术领域提供高价值数据支持;行业方面也在积极推动人工智能数据服务生态发展的完善，通过积累丰富成熟的数据服务和策略，与人工智能领域各主要代表企业合作，积极推进行业相关标准体系化建设，为行业高速健康发展做出贡献。参与人工智能开发管理标准，引领能力输出近年来，模型/MLOps在人工智能行业受到广泛关注，从模型全生命周期管理等角度，企业中的各类角色可以有效配合，提高业务价值。目前，模型/MLOps管理体系尚处于初步发展阶段，需要在过程规范性、过程自动化、标准一致性等方面进行提升，需要开展模型/MLOps标准体系的制定工作。中国院云大发布的世界首个AI模型开发管理--“人工智能研发一体化模型/MLOps能力成熟度模型第一部分开发管理”，填补了国内外项目开发管理的空白。其中，云测数据、等30多个著名人士共同参与了该系列的制定。它从需求管理、数据工程和模型开发等3个能力辅助模块中切入，包括10个能力和28个能力辅助模块，对开发管理提出了5个级别的能力要求，分别为级、专业级、级、卓越级和导航级。同时，该标准还从模型全生命周期管理等角度为企业各类角色的高效合作提供指导意见，可以增强企业人工智能研发运营的效果，提升业务价值，促进企业智能化转型。输出智能驾驶标志规范，发挥专业价值随着智能AI时代、5G时代的到来，智能网联汽车已成为全球汽车产业的发展方向，以数据为原料，带动汽车智能化进程。近年来，国内外各企业、高校和科研机构发布了大量的自动驾驶数据集，且智能联网汽车的复杂度呈指数级上升，未来智能联网汽车的开发及安全验证需要基于大量的场景数据进行。在智能汽车场景中，场景数据标记和点云标记存在着各种形式和质量问题。《智能网联车场景数据图像要求与方法》《智能网联车激光雷达点云数据要求与方法》由中国智能网联车创新联盟提出，国汽北京智能网联车研究院有限公司大力完成。作为其中唯一的数据服务代表厂商，云测数据与中国科学院化研究所、中国汽车研究中心、北京汽车研究总局等的代表力共同合作。两个标准的发布旨在为业界提供场景数据图像标记、数据点云标记的基本规范，并提供实用的标记方法，促进场景数据图像标记的标准化，提高场景数据的通用性和易用性。标准的研究和制定对我国智能网联汽车场景数据标记标准体系建设具有重要意义，填补我国智能网联汽车场景数据标记标准的空白，进一步支持智能网联汽车的研发和测试，更好地推动智能网联汽车产业的发展，促进更快的发展。自成立以来，云测数据一直把不断创新、加速行业发展作为自己的使命，先后推出了“云测数据标记平台”、“AI数据集管理系统”等技术成果，为AI相关企业提供了大规模处理感知数据的能力。未来，云测量数据将秉承行业长远发展的责任感，积极发挥实践引领者作用，为推动人工智能数据服务行业高质量发展贡献“标准力量”。