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使用人工智能的
计算能力、模型和数据构成了人工智能的三个要素。过去，我们过于关注计算能力和模型。然而，随着人工智能的深入，良好的计算能力和模型不再是稀有物种。相反，那些标记的高质量数据已经成为最稀缺的“黑金”。
“公司的障碍不再是算法，而是数据。让算法使用足够的数据来运行产品。”人工智能和机器学习领域的权威国际学者吴恩达在以“人工智能是新电”为主题的演讲中强调了数据的重要性。同样，李开复在清华大学“清华学校计算机科学实验班”题为“人工智能黄金时代”的演讲中也提到了这种观点，“如果你拥有垄断大数据，你将拥有巨大优势。”
所有这些都表明一件事，即人工智能的兴起离不开以“好”数据为基础，这也是云测量数据的初衷。
追踪云数据的人工智能数据服务路径
“自2011年进入企业服务市场以来，Testin云测量一直致力于帮助行业变得智能化。除了测试业务，我们已经成为专业领域的垄断品牌，专注于人工智能数据服务的云测量数据也成为数据领域的基准品牌。目前，我们整个数据服务团队有1000多人。通过标准审查分离过程操作模式和数据安全机制，可以更好地保证高质量的数据输出和数据隐私，从而更好地为人工智能着陆提供定制的“数据营养”云测量数据总经理贾亚航在接受钛媒体采访时表示。
人工智能数据服务作为一个非标准领域，往往需要根据不同的行业领域和不同的需求进行定制。数据标注过程对于标准化、标准化和机器可读性是不可或缺的，这意味着云数据所涉及的领域没有捷径可走。
早期，数据标签服务的门槛不高，只有少数人和电脑可以操作，导致行业中的好人坏人混为一谈，同质竞争等现象。这时，人工智能也处于发展的初级阶段。然而，当人工智能进入深水领域时，“应用人类智能”的普及程度越来越高，相应算法对数据的准确性和质量要求也越来越高。作为人工智能数据服务的提供者，需要为人工智能提供定制和恢复的高质量应用场景数据。
对此，贾庆林告诉钛媒体，“以人脸关键点识别为例，以前的相关数据标注可以用一句话来描述其任务需求，现在已经发展到数百个关键点。通常，人脸数据标注任务的数量级，有时四张A4纸可能无法满足这些要求，人脸数据标注只是许多领域的任务要求之一。”
在巨大的数据标注任务下，准确、高质量的数据是行业需求方的共识。
这就要求数据服务在数据注释和收集方面全力以赴，而小团队的能力范围是有限的。回到多域数据标签的本质，你会发现只有大量的人或者采用“众包”模式往往只能解决数量需求。数据标注人员能否实现统一协调的管理，是否具备相关领域知识是决定数据任务质量的关键。
同时，这也是云测量数据目前关注的焦点。正如医生可以很好地标记ct诊断和治疗胶片一样，云测量数据团队发现，那些能够快速准确地标记数据的人在给自主车辆外部的环境数据标记时，往往具有驾驶经验。
云数据快速增长的秘诀是什么？
在这一点上，我们仍然需要思考一个问题，为什么云数据可以做到这一点，人工智能数据服务做得很好？
我们可以通过观察Testin云测量的发展历史来找到答案。
自2011年Testin云测量成立以来，已为全球100多万企业和开发商提供服务，积累了丰富完善的技术能力和流程管理能力。云测量数据人工智能数据服务于2017年正式启动。换句话说，Testin云测量数据业务线自诞生以来已经积累了7年的企业服务经验，继承了行业中独立第三方的角色。自然的“以客户为中心”的企业服务基因是区分云测量数据和同行的最大壕沟，而客户最关键的需求是“降低成本和提高效率”。
“与企业服务不同，企业服务更加重视美国环境中的标准，而中国则更加重视服务。通过多年的观察，我们发现它能否有效地满足用户的实际需求实际上是一个非常重要的问题。这并不意味着企业必须打造一个平台或工具，而是根据企业或行业的需求构建相应的服务模式。”贾亚航加入钛媒体。
以新零售店的检查为例。一般来说，每个商店每月都要检查一次。商店的检查方式是让人拿着调查表去检查。随着劳动力成本的增加和商店数量的增加，这已经成为一项巨大的开支。通过人工智能数据服务的引入，现在员工可以拿着手机应用程序直接检查，物品数量、sku号和相应的sq号一目了然。
“根据不同客户的反馈，通过我们的云数据标签服务获得人工智能产品的企业可以减少大约1/3的劳动力成本。”贾亚航说。
商店检查只是其中之一。目前，云数据主要集中在智能驾驶、智能城市、智能金融和智能家居等市场需求最大的领域。面对不同的数据领域，云测量数据将通过流水线操作转化为不同的模块，并配合自己的流程管理工具，优化人员管理、数据采集、数据清理和数据标注的流程，从而保证持续高效的内部操作，最终保证人工智能数据的高质量输出。
据国际数据中心调查，中国大数据发展目前正处于应用登陆阶段，预计未来五年整个市场将保持持续增长趋势，年复合增长率为17.3%。然而，由于人工智能、5G、区块链和边缘计算的发展，由于各种技术的融合，未来数据增长必然会呈现井喷趋势。与之相伴，数据收集和标准服务必然会有相对较大的增长空。
由于人工智能趋势的判断，Testin cloud measurement认为“人工智能正逐步向人工智能的应用方向发展”。因此，在云测量数据开始时，就制定了“精确、高质量、独立、安全”的定制业务政策。基于这张“王牌”，云测量数据部门迅速扩张，在过去企业服务经验的完美嫁接下，云测量数据最终成为人工智能数据服务领域的龙头企业。"
“云数据业务的数量每年以多种规模增长，这也与我们所处市场的深度密切相关。我认为，整个市场仍呈现非线性几何增长，还有许多机会有待探索。”当谈到云数据服务线的发展状况时，贾亚航说。
“安全性”是人工智能数据服务提供商不能绕过的主张
在这种机遇下，企业在提供高质量数据的同时，也应该关注数据服务过程中的标准化和安全性。
在这方面，云测量数据通过自建数据采集实验室和自建数据标签库进行管理，以标准化全职数据服务团队。该措施不仅保证了标签数据的质量和效率，而且最大限度地保证了数据输出的安全性和保密性。
贾亚航向钛媒体强调，云测量数据从一开始就把数据安全放在首位，主要表现在以下几个方面:
首先，数据不会被滥用，数据在交付后不会被销毁，也不会被重复使用。
第二，不侵犯隐私，与数据收集的所有用户签署数据授权协议，以确保人工智能企业用于培训的数据的合法性和合规性；
第三，建立相关的数据安全机制，如防火墙设置、内部信息系统管理和保护，甚至标准化的过程操作系统。
正如泰森·CMO·张鹏飞多次强调的那样，“即使从安全到隐私保护的云数据会增加运营成本，从我们行业的整体发展来看，只有以这种负责任的态度开展工作，我们行业才能‘赶走坏硬币’。”
