當數據伴隨AI走向產業智能化,以數據為關鍵生產要素的數字經濟已經進入全新時代,數據成為了推動社會經濟發展的核心動能。
在近日舉行的第四屆智能制造創新高峰論壇系列活動—5G+AI新產品新技術發布會上,云測數據亮相并發布三大趨勢,用技術、服務、標準等引領行業發展方向。
標準:數據治理亟待標準化
在數字經濟持續發展的背景下,人工智能發展迅速并與各種應用場景深度融合,已成為促進經濟創新和發展的重要技術。數據是人工智能技術實踐的基石。
數據治理是釋放數據要素價值、推動數據要素市場發展的前提與基礎。全球數據治理市場預計(2019年至2025年)的復合年增長率將超過21.44%,預計2025年全球數據治理市場規模將超過400億美元。
數據治理,標準先行。數據治理標準化是大數據產業高質量發展的核心領域,是衡量數據治理產業發展水平和成熟度的關鍵標志,也是搶占產業發展主導權和話語權的關鍵手段。在多元化的人工智能場景落地背景下,推進人工智能數據質量向更高標準發展已成為行業廣泛關切的重點。
云測數據也在積極推動人工智能數據行業標準化工作的建設,積極的將成熟的技術、服務等經驗總結,先后參與編制了《智能網聯汽車激光雷達點云數據標注要求及方法》、《智能網聯汽車場景數據圖像標注要求與方法》、《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》等系列標準,為產業智能化貢獻經驗與智慧,推動了AI數據服務領域構建標準化體系,助力人工智能數據服務規范化發展,為AI模型快速獲取高質量訓練數據提供了科學方法論。
技術:高數據質量加快AI落地
數據治理是數據深化應用的基礎,但在傳統模式下,產品項目不能夠進行快速迭代與低成本地試錯,數據中臺應運而生。
需要指出的是,經過幾十年信息化建設,企業往往具備了眾多的信息系統,積累了大量的數據儲備,但這些數據存在“碎(碎片化)、多(重復性)、少(缺失性)、亂(格式混亂)、錯(數據沖突)、舊(時許過舊)”等問題,迫切需要開展面向應用場景、業務需求的數據治理工作。
據介紹,云測數據在人工智能數據業務端面向智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等眾多領域提供一站式數據處理服務,提供通用數據集、數據標注平臺&數據管理系統等生產工具,持續為計算機視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術領域提供高價值數據支持。
云測數據總經理賈宇航介紹,工程化、標準化的標注平臺產品可以賦能AI訓練數據行業,通過“云測數據標注平臺”“AI數據集管理系統”等技術,可以科學規范AI數據處理流程,加速人工智能相關應用的落地迭代周期,助力企業AI數據訓練綜合效率提升200%、標注精準度最高達99.99%。
以云測數據為某解決方案公司提供2D3D點云融合標注處理平臺為例,通過使用云測數據標注平臺及服務,幫助其企業完成無人車數據清洗及特殊場景的數據標注工作,相比其原有自建團隊和開源標注工具比,效能提升10倍。
服務:安全推動智能化轉型
未來,產業數據服務的升級在哪里?對此,云測數據也進行了深入思考。
在云測數據看來,除了在AI數據服務、技術、質量、效能方面的積極進取,AI數據隱私安全要放在業務開展的首要地位。“加強數據安全治理將是下一階段的重點方向。”賈宇航介紹。
事實上,數據安全問題已成為數字經濟時代最緊迫的問題,數據安全治理也逐漸被提升到國家安全治理的戰略高度。
目前,云測數據順利獲得素有“重要的全球性隱私保護標準,具有最嚴苛的資質審核”的ISO/IEC27701:2019標準認證。這是繼ISO27001認證之后,云測數據在隱私與信息安全領域獲得的又一項國際權威安全認證。
麥肯錫的一份報告指出,傳統企業如果不及時進行人工智能轉型,就會被人工智能的早期使用者越甩越遠。
接下來,云測數據將繼續引領數據標注行業,以更高質、更高效的交付,推動互聯網公司、人工智能企業以及傳統行業智能化轉型。
【記者】郜小平
