瞄准产业标准创新,云测数据推动AI数据行业规范化发展

发布时间:2022-05-13 14:40:43 | 标签: |来源:松果财经

“高质量发展”是我国提出的一个重要概念,它标志着我国经济开始从高速增长进入高质量发展阶段。经济的高质量发展,离不开经济的活力、创新力和竞争力,但是我国技术创新标准体系不够健全,以5G、大数据、人工智能等为代表的核心技术创新能力有待加强,国内多数行业长期采用技术引进式发展,在技术发展、运用等方面标准化的基础还比较薄弱。

2021年10月10日,中共中央、国务院印发《国家标准化发展纲要》(以下简称《纲要》),从国家制度层面明确了标准化工作的总体要求、发展目标、战略任务和保障措施等内容,是一次全面系统推进国家标准化发展的工作部署。《纲要》的印发,有助于高技术创新,促进高水平开放,有助于加快高标准市场体系建设,引领高质量发展。

推动技术标准创新,让技术和行业深度融合,能够更好地实现产业升级转型和高质量发展。国内AI数据服务厂商云测数据,通过参与编写《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型》标准,在数据处理领域中引领专业能力输出,对AI数据服务行业的规范化发展做出了重要的贡献。

参编AI开发管理标准,引领能力输出

近年来,Model/MLOps在人工智能业界广受关注,并从模型全生命周期治理等角度助力企业中各类角色高效协作,进而赋能业务价值提升。目前Model/MLOps管理体系还处于初级发展阶段,在流程规范性、过程自动化、标准一致性等方面有待提升,亟待开展Model/MLOps标准体系的编制工作。

近日,中国信通院云大发布了全球首个AI模型开发管理标准——《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:开发管理》。通过“以评促建,以评促改”系统性评估企业人工智能项目研发运营一体化(开发管理)水平,查缺补漏,持续改进,横向对标行业内优秀实践和能力,取长补短。作为《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型》系列标准的首个标准,填补了国内外机器学习项目开发管理标准的空白。

云测数据参与的《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:开发管理》第8.3项“数据处理”部分显示:数据处理包括数据预处理,数据标注和数据管理版本等三个部分。在数据处理分级要求方面,数据标注能力子项分级要求一共分为五级,覆盖了人工开展数据标注,使用离线标注工具对视频、图像等数据进行标注,具备多类型原数据的统一标注和管理,具备自定义数据标注功能,具备智能化数据标注能力等内容,而且这些能力都是按照要求层层递进。

据云测数据负责人介绍,之所以成为参编该标准体系的唯一一家AI数据服务企业,在于其在数据标注领域的深耕细作和技术上的不断自我突破。经过多年的快速发展,云测数据通过在模式、技术、服务等方面的不断创新,摆脱了同质化竞争,逐渐形成强劲的业务优势。而其源源不断产出的高质量、场景化的AI数据,也促使着人工智能产业加速发展,显著提升了Al应用的规模化落地效果。

能够参与编写AI开发运营一体化标准,本身已经说明云测数据在AI数据服务领域是当仁不让的引领者,借助推动技术标准创新,可以进一步实现专业、技术的理念输出,更能展示企业对行业发展趋势不一般的影响力。

从工具到平台,定义AI数据服务的未来

目前人工智能应用已从消费、互联网等泛C端领域,向制造、能源、电力等传统行业辐射。麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)的一项预测显示,随着人工智能技术越来越成熟,能力越来越强,预计它将极大地推动世界经济,到2030年将创造约13万亿美元的附加价值。

随着技术创新的迭代升级,数据服务的重要性也逐渐被外界认可,同时AI应用场景比以往明显更加广泛,随之而来对数据标注精度、交付效率、知识经验的要求越来越高,AI产业对数据的拓展性需求和前瞻性需求将快速增长。这种相互之间的“吸引”现象,是当前AI数据服务行业的机遇和挑战。

云测数据通过数据产品、数据处理工具与数据服务的“三螺旋”,为智能驾驶、智慧城市、智能IOT、智慧金融等行业提供高效率、高质量、多维度、场景化的数据服务与策略,最大化发挥训练数据的价值,为人工智能场景化落地输送更多数据支撑。这种对AI数据的质量、效率、场景化方面提升的要求,推动着数据要素有序发展及高效利用,助力企业在“百家争鸣”的智能化浪潮中迎头而上。

同时,云测数据以技术创新加速行业发展为己任,通过推出“云测数据标注平台”、“AI数据集管理系统”等技术成果,为AI相关企业提供处理大规模感知数据的能力,通过结构创新、智能化、工程化、标准化的标注平台产品赋能AI训练数据行业,极大地加速了人工智能相关应用的落地迭代周期,节省大量研发时间和成本,进而推进AI产业的场景化落地。

以云测数据标注平台为例,其数据处理流程涵盖了数据采集、数据标注、数据管理等一站式环节,在多维度数据处理层面做到了图片、视频、音频、文本、点云等的多数据类型支撑,并针对每种类型设置了具有代表性的标注模板,解决AI场景落地多样性、丰富性的数据需求,并通过数据传输、任务创建、数据标注、数据质检、数据交付过程的全优化,提升数据处理效率、降低处理成本。

通过扎根市场的实践积累和其进行前瞻布局与前沿技术能力探索,最大化地发挥着训练数据的价值,云测数据为人工智能场景化落地输送更多卓越的数据支撑。相信随着AI数据服务行业的高速发展和规范并举,AI数据价值将进一步飞跃,人工智能产业落地进程将大步平稳向前。

 

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