在新一輪科技革命和產業變革的發展背景下，人工智能、云計算、大數據等數字技術與行業融合逐漸深入，技術已經成為數字產業化、產業數字化發展的決定性因素。伴隨著算法模型、技術理論和應用場景的優化和創新，AI產業對訓練數據的拓展性需求和前瞻性需求均快速增長。
因為AI數據重要性日益突出，所以也面臨著更高的要求與挑戰。進入行業多年來，云測數據一直利用自身在技術、服務和標準化方面的特色優勢引領行業的發展趨勢，用專業領先的一站式數據服務引導超越AI客戶需求。據云測數據總經理介紹，云測數據基于AI訓練數據策略流程全覆蓋，包含算法預研期（數據產品）、算法研發期（定制數據服務）和算法持續優化（數據產品+持續數據服務），立足高質量、場景化的AI訓練數據服務,率先形成AI訓練數據的“采、標、管、存”一站式服務,實現了從“數據原料”到最后的“數據成品”全鏈條打通,基于數據產品、數據處理工具與數據服務的三螺旋，云測數據為企業提供高效率、高質量、多維度、場景化的數據服務與策略，最大化發揮訓練數據的價值,為人工智能場景化落地輸送更多數據支撐。
推動AI數據服務標準化
云測數據是人工智能產業發展的重要參與者和建設者。云測數據通過豐富成熟的數據服務與策略積累,聯合AI領域各大代表企業積極推動行業相關標準體系化的建設,為行業的高速、健康發展貢獻力量。先后參與編寫了《人工智能研發運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:開發管理》、《智能網聯汽車場景數據圖像標注要求與方法》、《智能網聯汽車激光雷達點云數據標注要求及方法》等具有較高影響力的行業標準。
值得一提的是，由中國信通院云大發布的《人工智能研發運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分：開發管理》是全球首個AI模型開發管理標準，填補了國內外機器學習項目開發管理標準的空白。其中，云測數據與百度、華為、京東等業內知名企業共同參與了該系列標準的制定工作。該標準從模型全生命周期治理等角度助力為企業中各類角色高效協作提供了指導意見,可以幫助企業提升AI研發運營效能,賦能業務價值提升,促進企業智能化轉型。
引領新范式 持續挖掘數據核心價值
數據、算法和算力是拉動人工智能技術升級發展的“三駕馬車”。近年來，在數據標注領域，云測數據以技術創新加速行業發展為己任，通過推出“云測數據標注平臺”、“AI數據集管理系統”“面向AI工程化新一代數據解決方案”等領先成果，為AI相關企業提供處理大規模感知數據的能力，通過結構創新、智能化、工程化、標準化的標注平臺產品賦能AI訓練數據行業，最大化地發揮AI訓練數據的價值，增強企業AI領域的核心競爭力方面起到了積極作用。
例如，“云測數據標注平臺”可為AI相關企業提供處理大規模感知數據的能力，通過結構創新、智能化、工程化、標準化的標注平臺產品賦能AI訓練數據行業，節省大量研發時間和成本，進而推進AI產業的場景化落地；“AI數據集管理系統”則展示了在數據資產成為企業核心資產背景下，進一步拓展深化AI訓練數據價值的實踐；“面向AI工程化新一代數據解決方案”是當下面向AI工程化最具領先性的服務成果，極大加速了人工智能相關應用的落地迭代周期，打造技術創新與產業趨勢融合的新范式。
作為智能化轉型的生產力，人工智能技術所帶來的創新增量價值引人矚目，對于AI數據而言，人工智能產業對數據的拓展性需求和前瞻性需求更是快速增長。希望接下來云測數據積極發揮AI數據服務領域排頭兵的帶動作用，繼續助力AI訓練數據服務領域加速發展，為產業智能化貢獻經驗與智慧。
