AI落地背后开启了一个由云测试数据支撑的新“智能时代”

在2019年出版的《重启AI 》一书中，纽约大学教授加里·马库斯将深度学习问题重新归类为三个方面，第一个是“对数据的极度贪婪和依赖”。近年来，大数据和人工智能就像过去的云计算一样，无论是媒体还是企业都将其称为大数据，似乎可以站在行业的边缘。事实上，一些公司可能会获得PB级的数据，并且只能进行简单的回归分析。标签过于稀疏或缺失，或在收集过程中存在主动或被动错误，给实际工作带来不小的麻烦。根据Gartner的数据，低质量的数据在2017年平均给企业造成了1500万美元的损失。这些发现得到了麻省理工学院斯隆管理评论的进一步支持，该评论指出，脏数据平均会给企业带来15%至25%的成本。以如此惊人的速度，企业越来越重视数据的质量。因此，如果你只获得原始数据，那么说“一切都好了，只有一个程序员”是一个巨大的错误。数据获取仅仅是第一步，只有经过专业高效处理的数据，才能对趋势预测、统计分析或聚类分类等项目有良好的输出，从而提高效率、节约成本或为高层决策提供有利的支持。有句谚语说：“垃圾进，垃圾出”。只有投入高质量的数据，才能得到有意义的结果。反复计算垃圾数据就像在锅里不断炒石头一样，无论再长，再加上调味料也不能吃。低质量的数据会造成资源浪费，在生产力增长的情况下，直接影响企业的发展方向判断，同时，低质量的数据会失去客户的信任，影响企业的竞争力。随着人工智能企业对高质量数据需求的不断增长，数据标记处理等数据服务开始形成行业，并在人工智能发展中发挥越来越重要的作用。那么，面对这个过程，我们该如何选择处理方式，迎接AI时代的漩涡呢？AI数据服务的趋势：专业的AI数据服务商，众包的比例逐渐超越企业，为了获取自我处理的AI数据，大型企业依靠自身庞大的用户量来收集，有的使用爬虫，有的直接购买，但要获取符合企业需求的有效数据并不容易。Qualia. AI的合伙人Iason Demiros在社交网络上表示，人工智能行业最昂贵的部分是数据收集、清理和贴标签。为了获得更多的收入，我们必须考虑如何降低数据处理的成本，并使困难的事情变得更容易。目前，行业内常见的AI数据服务方案是针对以下几种企业内部AI数据的特点，聘请团队内部或专职人员进行清理标记和分析，交给专业AI数据服务提供商将处理交给云外包平台。这些方案各有长度，从企业内部自行处理AI数据，需要较高的内部人力成本;当你把它交给专业的AI数据服务提供商时，你会有另一个安全问题。虽然将其传递给众包平台很便宜，但质量和信息安全可能无法得到保证。从近几年的报道来看，国外的Amazon MTurk、Crowdflower等，国内的百度云外包、京东智，甚至一些大学对“强制”学生进行实习等，保持着流水线工人等低成本高劳动集约性的特点，其背后的管理模式、信息安全和时效有很大的不确定性。云测数据总经理吴空行表示，现阶段AI数据有三大方面，第一是场景多样化。基于产品落地场景，AI数据应尽可能覆盖特定场景条件的丰富多样，如光强、拍摄角度、噪声要求、室内室外等，甚至是长尾场景的AI数据需求。第二，样本的多样性。以语音的AI数据为例，其年龄、地区、性别等各不相同，涉及图像、视频、语音、文本数据等多种AI数据类型。为了展示人工智能的包容性，并通过人工智能产品为不同的人服务，我们需要丰富多样的样本。第三，数据的多维化。随着技术和行业的发展，以智能驾驶领域的AI数据需求为例，行业正逐步从单摄像头转向多摄像头方案。但是，2D图像对物体的局限性很大，还与激光雷达、超雷达等3D传感器融合。随着更多维度的AI数据融合，加速AI场景的落地。因此，随着人工智能落地需求的场景和专业化程度的增加，AI数据本身的复杂度也在不断提高，场景化、专业化、高AI数据服务迫切需要，对数据标记的管理和操作的专业性也有更高的要求。解决AI数据问题需要从数据源出发，其过程涉及AI数据的收集、清理、公司标准的企业处理模式的建立，甚至还需要对数据进行问责体系，同时还需要构建协同机制，避免数据孤岛。因此，越来越多的人工智能公司开始选择专业的人工智能数据服务公司进行合作，以获取更高质量、更高效的人工智能数据。云测量数据：AI数据服务精度最高达99.99%云测量数据具有全领域AI数据服务的标记能力，包括视觉图像、语音语义理解、自然语言处理等;拥有自主知识产权的数据标记平台，并不断优化工具的易用性和可扩展性，提高标记效率，同时对质量检测工具进行自我研究，保证标记和筛选结果的高质量输出，其数据标记的最高交付质量准确度可达99.99%。据报道，云测量数据拥有自建数据标记基地和行业首个数据场景实验室，在数据生产效率、数据质量保证、数据隐私安全、实力规模、数据交付经验、支持传统企业智能化转型等方面也具有不可替代的优势。公司的客户覆盖汽车、安全、驾驶、手机、互联网、金融、新零售、工业等领域的数百家企业和研究机构。首先，云检测数据对AI数据工作流程进行严格规范，以标准化服务为出发点，前期明确客户AI数据标准后，经过试验标记验收合格后，才开始规模化工作，标记后有质检和交叉审核。用于确保数据的高质量输出。并且项目经理全程跟踪数据作用过程，全力保障数据交付质量。此外，云测量数据在过程设定中也要进行优化和管理，确保各链路连接顺畅，实现保证质量时的高效输出。

为了使高质量的AI数据成为企业的核心壁垒，云测数据以高质量、专业化、高效率、丰富、安全等优势展示了自己的AI数据业务布局。

安全数据的安全性主要在于数据安全、隐私和版权保护。为了AI数据的隐私安全，设置了严格的措施。其中一个核心原则是数据决不能再利用，数据合格交付后，不留下底，清除相关数据;第二，所有云测试数据和进行数据采集的用户都要签订数据许可协议，从源头上保证企业用于培训的数据合法合规;在云测量数据内部，数据云测量数据的总经理吴空航也多次公开表示。无论是人工智能公司还是数据服务公司，眼睛都必须是长远的。采用未经授权的数据自然可以控制成本，而野蛮的发展最终会带来不好的结果。高效高质量云测量数据具有自制标记基地，支持图像、音频视频及3D点云类标记，进行多重审核，保证准确率。其行业首个数据场景实验室可支持定制场景数据采集，覆盖智能驾驶、智能家居、智能城市、智能金融等应用场景。同时，云测量数据具有自研标记平台，可扩展性高，具有多年的经验和实践磨练，交互流畅。此外，如果需要，云测试数据还可以提供私有部署和现场运营服务。面对企业自身落地场景和算法模型的需求，云测量数据实现模板化任务创建，支持不同类型的标记类型和标记方法。结合自身的业务处理方式及经验，不断重复标记平台作业业务流程及标记方法，效率逐年提高。云测量数据为产业提供力量的是一体化服务，从平台的自我研、场景实验室的建立、自制数据交付中心的建立、自身专业人员的积累，采用高效的组织协同方式。自建数据交付中心及自建员工、AI数据服务行业前景乐观，向标准化技术密集型产业转型智研发布的数据标记行业报告显示，2018年我国数据标记和审计行业规模将达到52.55亿元，其中34%左右的业务量正在流向专门从事数据采集标准的第三方企业。在“互联网周”和eNet研究院联合发布的“2020年数据标记企业排行榜”中，云测量数据排名第一。随着行业的发展和国家的大力支持，人工智能数据服务也开始从劳动密集型向技术密集型发展。数据驱动的文化（即人员和业务流程）也在逐渐改变，这将导致越来越多的企业转向数据驱动。此外，人工智能数据服务也将被淘汰。品牌AI数据服务优先级在品牌效应、力量、服务和能力等方面具有明显的优势，这些品牌服务优先级也将成为该领域的核心参与者。云测量数据的高质量数据采集、数据标记业务将继续在现有领域深耕，同时扩展到更多领域，为更多人工智能产业化提供AI数据支撑。在这些AI数据的帮助下，AI领域将出现更多令人兴奋的应用和场景，并将我们带入一个新的“智能时代”。