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云測(cè)數(shù)據(jù):高質(zhì)量數(shù)據(jù)已成為人工智能發(fā)展的關(guān)鍵戰(zhàn)略要素

我是創(chuàng)始人李巖:很抱歉!給自己產(chǎn)品做個(gè)廣告,點(diǎn)擊進(jìn)來看看。  

人工智能進(jìn)入深度學(xué)習(xí)和技術(shù)開源時(shí)代,正在從以模型為中心向以數(shù)據(jù)為中心(Data-centric AI)轉(zhuǎn)變,數(shù)據(jù)成為了本輪人工智能技術(shù)發(fā)展的中心。人工智能的模型開發(fā)與優(yōu)化需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源,對(duì)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)集評(píng)估測(cè)試等多方面能力提出了要求。與此同時(shí),人工智能行業(yè)也面臨著高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)供給不足、訓(xùn)練數(shù)據(jù)治理水平不高、數(shù)據(jù)供需流通機(jī)制不暢等挑戰(zhàn)。

云測(cè)數(shù)據(jù):高質(zhì)量數(shù)據(jù)已成為人工智能發(fā)展的關(guān)鍵戰(zhàn)略要素

為推動(dòng)AI技術(shù)研發(fā)與模型性能提升,更好的利用AI數(shù)據(jù)資源、釋放數(shù)據(jù)價(jià)值,產(chǎn)學(xué)研各界都出現(xiàn)了眾多AI數(shù)據(jù)集管理、評(píng)估測(cè)試與分析、工具平臺(tái)建設(shè)的實(shí)踐案例。依托人工智能關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用評(píng)測(cè)工信部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,中國信通院開展了人工智能數(shù)據(jù)應(yīng)用案例征集工作,其中,“云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)”被評(píng)選為2023“Data-centric AI以數(shù)據(jù)為中心的人工智能應(yīng)用案例”優(yōu)秀案例,為更好探索各行各業(yè)在“以數(shù)據(jù)為中心的人工智能”方面的實(shí)踐路徑和優(yōu)秀案例,推動(dòng)人工智能工程化落地進(jìn)程題提供了借鑒意義。

云測(cè)數(shù)據(jù):高質(zhì)量數(shù)據(jù)已成為人工智能發(fā)展的關(guān)鍵戰(zhàn)略要素

“云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)”基于豐富的數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn),通過工程化的賦能可以廣泛地覆蓋人工智能不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)需求。云測(cè)數(shù)據(jù)通過綜合系列工具平臺(tái),進(jìn)行數(shù)據(jù)在環(huán)開發(fā)打通,將數(shù)據(jù)采集、處理、標(biāo)注、訓(xùn)練、模型輸出進(jìn)行持續(xù)迭代集成。相比傳統(tǒng)的采集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型的方式,極大地加速了人工智能相關(guān)應(yīng)用的落地迭代周期,助力企業(yè)AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練綜合效率提升200%、標(biāo)注精準(zhǔn)度最高達(dá)99.99%。這些高質(zhì)量、場(chǎng)景化的AI數(shù)據(jù),促使著人工智能產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展,顯著提升了Al應(yīng)用的規(guī)模化落地效果。

在云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)的流程管理上,可準(zhǔn)確地把控從創(chuàng)建任務(wù)、分配任務(wù)、標(biāo)注流轉(zhuǎn)到質(zhì)檢/抽檢等環(huán)節(jié),實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注過程的全流程掌控。數(shù)據(jù)標(biāo)注后經(jīng)過審核、質(zhì)檢、驗(yàn)收等不同環(huán)節(jié)確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。平臺(tái)流程之間的自動(dòng)化流轉(zhuǎn)的作業(yè)銜接,達(dá)到了更快的流轉(zhuǎn)速度,能更好的提升數(shù)據(jù)作業(yè)的效率。同時(shí)在整個(gè)項(xiàng)目流轉(zhuǎn)的過程中,操作員無法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行下載和傳輸,風(fēng)險(xiǎn)管控機(jī)制完善,可全方位保證數(shù)據(jù)的隱私安全。以自動(dòng)駕駛為例,采用云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái),可實(shí)現(xiàn)車企DataOps數(shù)據(jù)閉環(huán)中的數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注工作,與原流程相比提升2倍的流轉(zhuǎn)效率。

目前,“云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)”已經(jīng)應(yīng)用到 汽車 、安防、 手機(jī) 、家居、 金融 、教育、新零售、地產(chǎn)等行業(yè),先后獲得了“北京市人工智能行業(yè)賦能典型案例(2023)”、2023“Data-centric AI以數(shù)據(jù)為中心的人工智能應(yīng)用案例”優(yōu)秀案例、“智賦百業(yè)”2023年人工智能融合發(fā)展與安全應(yīng)用典型案例等多項(xiàng)榮譽(yù),憑借技術(shù)先進(jìn)性和應(yīng)用成效獲得業(yè)界的廣泛認(rèn)可。

隨著大模型技術(shù)的突破,新一輪人工智能浪潮正在引領(lǐng)各行各業(yè)快速發(fā)展。數(shù)據(jù)作為此輪變革的主要驅(qū)動(dòng)力,已成為人工智能發(fā)展的關(guān)鍵戰(zhàn)略要素。相信云測(cè)數(shù)據(jù)作為人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上的重要一環(huán),將立足數(shù)據(jù)安全,瞄準(zhǔn)更高質(zhì)量、聚焦落地場(chǎng)景,持續(xù)加大在AI數(shù)據(jù)領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)與落地實(shí)踐,充分發(fā)揮AI數(shù)據(jù)的“源動(dòng)力”價(jià)值。

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