此次展會(huì)上，云測(cè)數(shù)據(jù)正式發(fā)布了針對(duì)AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)的平臺(tái)產(chǎn)品—云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)4.0。展會(huì)現(xiàn)場(chǎng)云測(cè)數(shù)據(jù)總經(jīng)理賈宇航接受新浪網(wǎng)獨(dú)家專訪，就云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)進(jìn)行了深入交流。
賈宇航表示，人工智能發(fā)展有三大基石，分別是數(shù)據(jù)、算法和算力，數(shù)據(jù)是在人工智能領(lǐng)域中一個(gè)不可或缺非常重要的一環(huán)。打比方人工智能是一部汽車，那么數(shù)據(jù)就是這部車的汽油，經(jīng)過加工純度非常高的汽油，才能夠讓汽車高速的運(yùn)轉(zhuǎn)起來。而有了更好的數(shù)據(jù)，就能訓(xùn)練出而更好的算法模型，更好的算法模型則代表了更精準(zhǔn)的AI識(shí)別精度與效率，才能有更好的AI應(yīng)用落地。
云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)4.0助力AI產(chǎn)業(yè)加速落地
- 云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)4.0能夠一站式解決企業(yè)AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練需求，涵蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)管理等數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)。
- 其中，云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)4.0數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)具有多端數(shù)據(jù)支持、AI輔助質(zhì)檢、浸入式錄制引導(dǎo)、自研網(wǎng)盤等設(shè)置，解決AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)面臨的不同維度數(shù)據(jù)采集端系統(tǒng)種類繁多、采集內(nèi)容及場(chǎng)景復(fù)雜易出錯(cuò)、多種傳感器數(shù)據(jù)本地存儲(chǔ)安全性及效率等95%問題，幫助企業(yè)獲取AI應(yīng)用場(chǎng)景純凈數(shù)據(jù)；
- 云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)4.0數(shù)據(jù)標(biāo)注環(huán)節(jié)具有豐富標(biāo)注工具支持、流程化高效化運(yùn)轉(zhuǎn)、企業(yè)流程深度融合、標(biāo)注流程質(zhì)量把控等優(yōu)勢(shì)，可解決AI落地場(chǎng)景多樣性、豐富性的數(shù)據(jù)需求，AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程綜合效率提升200%;
- 云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)4.0數(shù)據(jù)管理環(huán)節(jié)具有數(shù)據(jù)權(quán)限管理、快捷數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)版本管理、標(biāo)注結(jié)果可視化等優(yōu)勢(shì)，可幫助企業(yè)進(jìn)行多維度靈活數(shù)據(jù)檢索，并進(jìn)行可視化數(shù)據(jù)管理，大大助推AI數(shù)據(jù)產(chǎn)能提升。解決企業(yè)自身數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)標(biāo)注文件版本過多、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)偏線下管理等難題。
總結(jié)來說，云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)4.0具備全類型數(shù)據(jù)標(biāo)注支持、多種工具組件靈活配置、AI智能輔助標(biāo)注、多道數(shù)據(jù)質(zhì)量控制流程完善的績(jī)效數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等特性，能夠一站式輕松解決企業(yè)AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練需求，可助力AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練綜合效率提升200%、服務(wù)成本降低60% 、標(biāo)注精準(zhǔn)度最高達(dá)99.99%,讓企業(yè)AI能力得到質(zhì)的提升。
云測(cè)數(shù)據(jù)的標(biāo)注平臺(tái)涵蓋了市面上所有的標(biāo)注工具，支持圖片、點(diǎn)云、視頻、文本、音頻、數(shù)據(jù)清洗等各類型的標(biāo)注，針對(duì)每種類型設(shè)置了具有代表性的標(biāo)注模板。如計(jì)算機(jī)視覺類的標(biāo)注模板，包括圖片通用標(biāo)注、OCR文字轉(zhuǎn)寫、REID目標(biāo)跟蹤、語義分割、3D點(diǎn)云標(biāo)注等；語音類標(biāo)注模板和文本類標(biāo)注模板如：NLU標(biāo)注、NLG標(biāo)注、NER標(biāo)注等等，覆蓋了語音、圖片、文本等標(biāo)注場(chǎng)景，在豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上，快速響應(yīng)數(shù)據(jù)標(biāo)注需求，提升標(biāo)注效率和準(zhǔn)確度。
云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)賦能AI產(chǎn)業(yè)落地
目前，云測(cè)數(shù)據(jù)深度合作伙伴覆蓋了汽車、手機(jī)、工業(yè)、家居、金融、安防、教育、新零售、地產(chǎn)、生態(tài)系統(tǒng)等行業(yè)。其中包含眾多世界500強(qiáng)企業(yè)、高�？蒲袡C(jī)構(gòu)、政府機(jī)構(gòu)，頭部AI企業(yè)和大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，涵蓋了計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理、知識(shí)圖譜等AI主流技術(shù)領(lǐng)域。
也正是由于云測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)于AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)的高精度、場(chǎng)景化的高標(biāo)準(zhǔn)要求，幫助解決AI產(chǎn)業(yè)化落地的現(xiàn)實(shí)問題，讓眾多AI企業(yè)和各個(gè)行業(yè)的龍頭企業(yè)選擇與云測(cè)數(shù)據(jù)合作，保持著長(zhǎng)期良好的關(guān)系。
對(duì)于云測(cè)數(shù)據(jù)接下來發(fā)展規(guī)劃賈宇航表示，云測(cè)數(shù)據(jù)后期主要兩方面布局，一方面橫向發(fā)展，除了目前所聚焦的幾大行業(yè)，云測(cè)數(shù)據(jù)也會(huì)橫向去拓展一些新的領(lǐng)域和解決方案出來；另一方面就是縱向發(fā)展，伴隨著AI產(chǎn)品逐漸落地和逐步迭代，需要具備用于更深層次行業(yè)專家知識(shí)的一些數(shù)據(jù)處理相關(guān)內(nèi)容。
未來，云測(cè)數(shù)據(jù)將持續(xù)通過深化AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)方案和平臺(tái)技術(shù)研發(fā)能力，更好的助力企業(yè)技術(shù)的迭代，去幫助每一個(gè)需要場(chǎng)景化、高質(zhì)AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)的企業(yè)更快更好的完成AI產(chǎn)業(yè)化落地需求。
