在全球疫情及經(jīng)濟(jì)形勢(shì)帶來的雙重壓力下,行業(yè)紛紛開啟數(shù)字化創(chuàng)新之路,人工智能作為未來企業(yè)發(fā)展變革的核心技術(shù),技術(shù)不斷迭代,越來越多的人工智能相關(guān)應(yīng)用在國內(nèi)落地,人工智能行業(yè)進(jìn)入穩(wěn)步發(fā)展期。據(jù)《2022人工智能發(fā)展白皮書》稱,2021年,人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已經(jīng)達(dá)到3416億元,相關(guān)企業(yè)超過了七千家。

如今,國內(nèi)對(duì)拉動(dòng)人工智能發(fā)展的三駕馬車——數(shù)據(jù)、算法、算力都有了各自的發(fā)展進(jìn)程,“數(shù)據(jù)為王”、“算力革命”、“算法產(chǎn)業(yè)化”時(shí)代正在隨之而來,人工智能在不同行業(yè)擁有了更豐富的應(yīng)用場(chǎng)景,因此擁抱人工智能的企業(yè)需要更快地進(jìn)行測(cè)試、學(xué)習(xí)和迭代,不走同質(zhì)化路線,讓線上服務(wù)高效展開,才能時(shí)刻保持競(jìng)爭(zhēng)力。

其中,人工智能以數(shù)據(jù)為燃料,國內(nèi)人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)經(jīng)歷過十幾年的野蠻生長(zhǎng),從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H場(chǎng)景,最初以數(shù)據(jù)標(biāo)注為主的數(shù)據(jù)服務(wù)市場(chǎng)逐漸有序擴(kuò)張和完善,并作為關(guān)鍵推動(dòng)力讓人工智能技術(shù)創(chuàng)新?lián)碛小皵?shù)據(jù)飛輪”效應(yīng)。

即從最開始數(shù)據(jù)采集、積累、處理、訓(xùn)練、投入必須花費(fèi)極大的人力和時(shí)間成本,讓巨大的車輪“上道運(yùn)轉(zhuǎn)”起來,努力推動(dòng)輪子不斷前進(jìn),再通過海量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)、有效的流程方法論、算法優(yōu)化最終幫助企業(yè)駕輕就熟開發(fā)出更好的產(chǎn)品。

云測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)布AI數(shù)據(jù)服務(wù)三大趨勢(shì),幫助企業(yè)“推車輪”

在近日舉辦的第四屆智能制造創(chuàng)新高峰論壇系列活動(dòng)之5G+AI新產(chǎn)品新技術(shù)發(fā)布會(huì)上,AI數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域頭部企業(yè)云測(cè)數(shù)據(jù)總經(jīng)理賈宇航發(fā)布了人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的三大前瞻趨勢(shì),并指出在這些趨勢(shì)背后,云測(cè)數(shù)據(jù)也擁有著響應(yīng)這些趨勢(shì)變化的領(lǐng)先能力。

趨勢(shì)一:人工智能進(jìn)一步推進(jìn)發(fā)展需要數(shù)據(jù)處理標(biāo)準(zhǔn)的收斂。

趨勢(shì)二:數(shù)據(jù)處理流程逐漸融入業(yè)務(wù)處理流程。

趨勢(shì)三:產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)處理對(duì)實(shí)效性,準(zhǔn)確率安全性進(jìn)一步要求。

首先“推車輪”的第一步,助力數(shù)據(jù)處理標(biāo)準(zhǔn)化,讓企業(yè)明確目標(biāo)導(dǎo)向。在AI數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞很大程度上決定了人工智能應(yīng)用落地的速度和呈現(xiàn)效果,比如行業(yè)相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景用到的感知傳感器種類繁多,數(shù)據(jù)標(biāo)注類型逐漸多樣化,復(fù)雜度也在不斷增加,伴隨著傳感器與數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)商業(yè)化,數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)也將伴隨人工智能應(yīng)用的落地逐漸形成自身標(biāo)準(zhǔn)。

2022年上半年,云測(cè)數(shù)據(jù)已經(jīng)與華為、百度、京東、中原銀行等數(shù)十家領(lǐng)先科技公司共同編寫的《人工智能研發(fā)運(yùn)營(yíng)一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:開發(fā)管理》,這是Model/MLOps能力成熟度模型系列的首個(gè)標(biāo)準(zhǔn),其中云測(cè)數(shù)據(jù)參編的“數(shù)據(jù)處理”部分有力地推動(dòng)了AI數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化體系,為AI模型快速獲取高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)提供了科學(xué)方法論。

“推車輪”的第二步,助力業(yè)務(wù)流程高效處理,讓企業(yè)保持“速度”(競(jìng)爭(zhēng)力)。這里可以對(duì)應(yīng)云測(cè)數(shù)據(jù)的服務(wù)版塊。云測(cè)數(shù)據(jù)的服務(wù)考量本身結(jié)合了企業(yè)的AI研發(fā)進(jìn)程來更好地助力企業(yè)智能化變革。賈宇航將這個(gè)過程分為三大階段。

第一階段是算法預(yù)研期,云測(cè)數(shù)據(jù)可以提供通用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集幫助企業(yè)快速完成產(chǎn)品驗(yàn)證;第二階段是場(chǎng)景定制化,即定制化的數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注服務(wù);第三階段是隨著產(chǎn)品應(yīng)用的逐漸成型,提供系統(tǒng)集成的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具和管理工具以及對(duì)應(yīng)的離岸和駐場(chǎng)服務(wù),幫助企業(yè)在線完成算法的迭代和優(yōu)化,類似軟件的敏捷開發(fā)概念。

整體來說就是持續(xù)地通過資源集中化、工具平臺(tái)化、交付人員專業(yè)化和人員適配度還有對(duì)應(yīng)相關(guān)人員的項(xiàng)目管理能力,確保云測(cè)數(shù)據(jù)的服務(wù)處于持續(xù)升級(jí)和迭代狀態(tài),適應(yīng)當(dāng)前企業(yè)的研發(fā)節(jié)奏。

“推車輪”的第三步,安全、質(zhì)量、時(shí)效推動(dòng)數(shù)據(jù)處理服務(wù)進(jìn)一步合規(guī)化。伴隨著人工智能的產(chǎn)業(yè)化落地,數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性、準(zhǔn)確率以及安全性都要更上一層樓。云測(cè)數(shù)據(jù)一直非常重視數(shù)據(jù)安全信息保護(hù),是同時(shí)滿足ISO27001和ISO27701標(biāo)準(zhǔn)的人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)廠商。此外,云測(cè)數(shù)據(jù)還先后獲得ISO9001、ISO20000、CMMI3等相關(guān)認(rèn)證。

目前,云測(cè)數(shù)據(jù)已完成基于AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)策略流程的全覆蓋,從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)注再到數(shù)據(jù)管理,構(gòu)成了全流程、一站式的AI數(shù)據(jù)服務(wù)。在AI數(shù)據(jù)服務(wù)全生命周期的各階段,云測(cè)數(shù)據(jù)都采取了專業(yè)的技術(shù)和管理措施,圖做到步步保護(hù)、層層把關(guān),完善布局AI數(shù)據(jù)處理對(duì)實(shí)效性、準(zhǔn)確率和安全性的進(jìn)一步要求。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品+智能標(biāo)注平臺(tái)+數(shù)據(jù)服務(wù)能力的三螺旋結(jié)構(gòu)

賈宇航在演講中提到了云測(cè)數(shù)據(jù)的三螺旋結(jié)構(gòu)服務(wù),三螺旋能力包括了數(shù)據(jù)產(chǎn)品,智能標(biāo)注平臺(tái)和數(shù)據(jù)服務(wù),相信未來在這三種能力相互作用的過程中,將推動(dòng)三力合一的創(chuàng)新螺旋上升,讓云測(cè)數(shù)據(jù)的產(chǎn)品服務(wù)不斷升級(jí),更好地服務(wù)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。