新浪新闻客户端

AI工程化大势所趋,人工智能数据如何加速发展?

AI工程化大势所趋,人工智能数据如何加速发展?
2022年10月24日 10:38

  在数字经济持续发展的背景下,人工智能发展迅速并与各种应用场景深度融合,已成为促进经济创新和发展的重要技术。在多元化的人工智能场景落地背景下,推进人工智能数据质量向更高标准发展已成为行业广泛关切的重点,AI数据也需要具备领航能力的企业承担起推动行业进步的责任。

  近年来,云测数据积极推动人工智能数据行业标准化工作的建设,先后参与编制《人工智能研发运营一体化能力成熟度模型第一部分:开发管理》、《人工智能研发运营一体化能力成熟度模型 第二部分:模型交付》、《智能网联汽车激光雷达点云数据标注要求及方法》、《智能网联汽车场景数据图像标注要求与方法》,为产业智能化贡献经验与智慧,推动了AI数据服务垂直领域构建标准化体系。

  除了为行业规范发展贡献力量,云测数据一直利用自身在技术、服务和标准化方面的特色优势引领行业的发展趋势。据云测数据总经理介绍,云测数据基于AI训练数据策略流程全覆盖,包含算法预研期(数据产品)、算法研发期(定制数据服务)和算法持续优化(数据产品+持续数据服务)等;同时基于数据产品、数据处理工具与数据服务的三螺旋,为企业提供高效率、高质量、多维度、场景化的数据服务与策略,可为AI相关企业提供处理大规模感知数据的能力。

  在人工智能概念热度和巨大的市场前景背后,一个成功的AI应用势必更多的来自于精准大量的训练数据。尤其当AI用户对于AI数据标注质量的要求越来越高、越来越精细化和专业化,诸如自动驾驶、工业制造等智能应用场景越来越复杂,因而,高质量、精细化的数据将直接影响未来AI的工程化实践。

  近日,中国信通院云计算与大数据研究所正式启动人工智能工程化应用调研工作,并发布《人工智能工程化应用调研问卷》,用于开展相关领域的技术产业研究、标准体系构建、产业生态搭建和国家智库支撑等工作。此次联合发布的多家产业伙伴中就有云测数据的身影。结合其今年9月发布的“面向AI工程化的新一代数据解决方案”来看,云测数据正作为AI数据领域的领头羊,率先探索AI工程化之路。

  当前,人工智能工程化还处于发展早期,相关技术和产业还远未成熟。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,这成为人工智能实现规模化应用的重要课题。人工智能道阻且长,但行则将至,云测数据作为AI数据服务领域的佼佼者,势必为企业在AI工程化趋势下的多样化数据需求提供优质的解决方案。

  (来源:新视线)

责任编辑:曹蕊

举报邮箱:jubao@vip.sina.com

Copyright © 1996-2022 SINA Corporation

All Rights Reserved 新浪公司 版权所有