大模型时代到来,AIGC众多垂直场景落地,以及通用智能、具身智能等前沿领域探索,与高质量、专业化的场景数据密不可分。作为AI认识世界的起点,数据标注本质上是将现实世界信息结构化、数字化,充分发挥数据信息的价值。随着数据标注从劳动密集型加速朝着知识密集型转型,行业壁垒进一步提高。
作为底层基础服务,数据标注贯穿大模型全生命周期 (训练测试、评估验证和应用迭代)。一方面,牵涉关键Know-how,更多大模型公司/AI企业选择自建标注团队和管线;另一方面,上下游合作关系将更为紧密和耦合,专业数据服务提供商更多机会将在垂直领域,帮助企业完成私有化部署。与此同时,数据标注标准难以统一、数据处理流程尚未规范,高学历多领域多专业成为标注人才的硬指标。
云测数据是人工智能产业发展的重要参与者和建设者,面向智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等众多领域,云测数据提供一站式AI数据处理服务,通过通用数据集、数据标注平台&数据管理系统等生产工具,持续为计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等AI主流技术领域提供高价值数据支持,实现场景数据专业化、高质量交付,帮助企业更快更好地实现AI应用成功落地。
在行业端,云测数据一直在积极推动完善AI数据服务生态发展,通过丰富成熟的数据服务与策略积累,联合AI领域各大代表企业积极推动行业相关标准体系化的建设,围绕数据生产流程、数据质量管理、数据交付实施等能力形成多维度评价指标,为行业的高速、健康发展贡献力量,助力提升数据产品质量和交付服务水平。
在助力AI数据标准化体系建设进程中,云测数据将成熟的技术、服务等经验总结,先后参与编制了《智能网联汽车激光雷达点云数据标注要求及方法》、《智能网联汽车场景数据图像标注要求与方法》、《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:开发管理》、《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型 第二部分:模型交付》、《面向人工智能的数据交付服务能力成熟度模型》、《人工智能数据集质量管理能力评估方法》等产业相关标准,助力人工智能数据服务在落地领域规范化发展,这也彰显了云测数据在人工智能数据方面的领先实践。
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