日前,中国科学院《互联网周刊》、德本咨询与eNet研究院共同发布了「2023中国最具创新力AI产品/解决方案TOP30」,云测数据AI工程化数据服务解决方案,凭借领先实践能力入选榜单。

  人工智能是引领新一轮

   科技

   革命和产业变革的关键战略性技术,它能够提高企业生产效率和技术创新水平,为实体

   经济

   各领域提供信息化、数字化、智能化的解决方案。在人工智能工程化实践中,一直以来面临的核心问题是如何将AI数据、算法、模型与实际场景相结合,从而高效地运用数据,这成为人工智能实现规模化应用的重要课题。

  基于当下算法迭代可以简要分为三阶段,分别为

  (1)算法的预研期,前期预言立项,对传感器及场景要求较低,需要行业基础数据集;

  (2)算法研发期,场景定义明确,已完成传感器选型,需要场景化定制采集、清洗、标注数据;

  (3)算法的持续优化期,则需要基于场景持续给予生产环境数据对模型进行迭代优化。数据用途不仅用于训练,还运用于评测、仿真场景构建或业务逻辑处理等。

  每一个阶段所需要的数据特点鲜明,且不可或缺。如何更好的帮助企业完成算法持续优化期的数据,是帮助企业完成工程化,面向产业落地至关重要的一步。

  云测数据基于多年数据行业经验沉淀,集成自身高质量高精度交付能力、领先产品技术和对AI落地场景的训练数据理解,推出的AI工程化数据服务解决方案,通过成熟数据管理和标注平台与企业完成系统集成+支持企业自定义预标注算法接口+人员管理及项目管理体系+安全交付软硬件支持的方式,在保证数据隐私安全的标注环境下,高度支持企业所需数据的高效流转、持续进行数据处理任务,提高规模化生产效率。

  通过云测数据AI工程化数据服务解决方案,可在保障数据安全的基础上,加速AI企业算法模型开发周期,在AI数据训练过程中综合效能可提升200%以上、数据交付质量最高可达99.99%标注精度、助力企业降本增效。同时提升数据管理、场景库管理能力,帮助运用人工智能的企业对数据资产加以沉淀、安全管控和风险治理,提升企业AI治理能力,推动挖掘更加多元化的AI价值。

  以自动驾驶领域为例,通过采用云测数据标注平台,可实现车企DataOps数据闭环中数据清洗、标注工作,与原流程相比提升2倍流转效率;在车载语义领域,可将实际生产环境badcase数据进行持续收集、数据管理,并由专员进行标注,保证数据安全、数据质量和交付效率。

  目前,云测数据已为智能驾驶、智慧城市、智能IOT、智慧

   金融

   等多个行业提供成熟的AI工程化数据服务解决方案,为企业的长久发展提供数据支持,助力AI产业化快速落地。