AI发展这么多年,你还是不知道数据对于人工智能意味着什么
推荐 2019-09-30 14:52:02
人工智能作为一种底层的生产力工具,正在全方位的商业化并掀起新的科技革命狂潮。
这便是,随着智能音箱、智能驾驶、无人车、无人机等AI应用的落地,人工智能在加速企业的数字化、改善产业链结构、提高信息利用效率等方面,潜移默化地改变着各行各业的生态。
市场火了,应用落地也成了中国人工智能领域2019年的关键词。根据易观发布的《2019年中国人工智能应用市场专题分析》报告显示,预计2019年中国人工智能领域的市场规模将达到760亿人民币,增速为34.8%。另外,在2019年政府工作报告中曾多次提到过“智能+”,人工智能在国家政策中的地位以肉眼可见的速度向上提升。
这其中就离不开数据的服务与沉淀。作为人工智能的三要素之一,数据俨然成了人工智能产业背后的支持者,如何打造以数据为核心的服务和壁垒成为摆在各大AI企业面前的问题。
【数据成为AI前进道路上的关键燃料】
在前不久上海世界人工智能大会的“双马对话”中,两家全球科技巨头的创始人阿里巴巴马云和特斯拉马斯克第一次面对面且认真地讨论了与AI相关的一系列话题。尽管两人的认知一个是文科生思维,一个是理工科思维,但不可否认的是,人工智能离我们越来越近了。
在AI应用逐渐落地的过程中,算法和算力更多的被人们所提及和注意,同样是作为人工智能三要素的数据,却鲜有人问津。实际上,在这个过程中,人们对于AI的能力要求,以及在实际使用中的产品稳定性、安全性的要求也在逐步提升。
“人工智能的背后是有数据、算法和算力来支撑,它其实是一种相互促进,并且也相互制约的关系。没有数据,再多的算力和模型上的投入,也不能让AI实现落地。”云聚数据总经理贾宇航表示。
换句话说,数据是人工智能底层逻辑中不可或缺的支撑要素,就是AI算法的关键燃料。从车辆自动化驾驶到AI聊天机器人,从医学成像与诊断到农作物监测,数据在其中扮演着“幕后英雄”角色,发挥着不可或缺的作用。
数据越多、越精准,算法训练后获得的模型也就越智能、越好用。没有数据,针对人工智能的数据处理将无法进行。而有了基础数据服务对数据的采集、清洗、信息抽取和标注等预处理手段,人工智能才能拥有足够的数据进行学习。
人工智能行业的蓬勃发展,对数据量更大、质量更高的要求也就越全面。因此,近些年国内出现了大量专业从事AI数据采集与标注的服务公司,帮助企业打造数据核心壁垒,云测旗下的云聚数据(原云测数据)当属行业领头品牌。
【做好数据服务,云聚数据更全面更有价值】
先来说下云聚数据。作为先进的 AI 数据服务品牌,云聚数据够为智能驾驶、智能家居、智能安防、智慧城市、智慧金融等领域提供定制化的数据采集标注服务,全方位支持文本、语音、图像、视频等各类型数据的处理。截至目前,云聚数据在华东、华北、华南设有数据交付中心和数据采集基地,已成功为数百家企业提供AI数据服务。
放在更大的格局看,目前市面上对基础数据服务产生三个不同的需求。第一个是研发需求,它是指前期多采用标准数据集产品训练,中后期需要专业数据定制采标服务;第二个则是训练需求,它一般对算法的准确性和鲁棒性进行打磨,是市场中的主要需求,主要以定制化服务为主,对数据的准确性要求较高;第三个则是落地业务需求,这一般为较成熟的核心场景,对服务意识有较高要求。
而在云聚数据看来,AI最终是为了落地、为了被使用,所以对于AI所需的数据质量要求会更高更精准、会有更多的定制化场景下的数据需求,在提高数据安全与隐私保护之外,保证数据的唯一性、场景化,才能真正帮助企业打造数据核心壁垒。
由于具有云测的企业服务基因,云聚数据结合多年的项目管理流程能力,最大程度地确保了数据精确度、保密性。甚至于从某种程度上说,云聚数据所提供的数据更加精准,更有价值,他正在重新定义“AI数据服务”,进而大幅度推动AI进一步落地。
【人工智能产业背后的支持者,云聚数据的星辰大海】
助力AI企业获取更多优质的特定场景数据,辅助其构建自身的核心数据壁垒——这是云聚数据一直赋予自身的“使命”。
转载请注明出处。