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【狩云网北京】12月13日报道(文/特异点)
上世纪五十年代，麦卡锡起了达特马斯会议的名字。 人工智能夏季研讨会( summerresearchprojectonartificialintelligence )推出了“人工智能( artificialintelligence )”的概念。
半个多世纪以来，AI一直没有燃烧，但近年来AI突然爆炸，人工智能的大量外围设备着陆的同时，围棋人工智能程序AlphaGo席卷棋坛，融合了传统和文化的独特的“AI茶馆”，以及腾讯去年在“AI+医疗”领域建立的“救命AI”——腾讯ai
AI爆炸的背后是什么？ 现在很多大企业、创业公司等纷纷进入人工智能领域，寻找新的突破口。 业内获得“数据”的人获得“人工智能”，能玩“人工智能”的人可以说是世界第四次产业革命的先驱。
不巧的是“数据”掐住了AI命运的喉咙？
从发展的意义来看，人工智能( AI )不断进步，这一进步将改变许多产业形态。 另外，从另一方面来看，人工智能技术的背后有算法、计算能力和数据三大支柱。 这三者是互补的、相互制约的，但其中的数据是核心意义上的，只要有大量的高品质、正确的数据，除了算法实现高效的机械运算、计算能力之外，AI还能走得很远。
业界一致认为“没有好的数据，人工智能没有未来”。
有趣的是，这里有两个重点。 一个是数据，另一个是好数据，“质量高，准确，安全”。
云测数据贾宇航员说:“首先数据是人工智能的基础逻辑中不可缺少的支撑因素，人工智能的本质是人类必须不断通过训练获得技能，AI的基础是训练，训练大量数据，神经网络可以归纳规则，巧妙地应用于新样本。”
也就是说，数据是最基本的燃料，没有燃料，AI这个火箭不能在空中飞行，在商业上落地是更不可能的梦想。 从自动驾驶到AI聊天、服务机器人，从脸部识别到各种AI边缘着地产品，数据都是真正的“幕后英雄”，“数据”不是“AI”。
其次，为了使经过算法训练获得的模型更加智能化，“数据”是不够的，对数据的“高品质、正确、安全”的要求很多。
例如，在训练过程中，高质量的正确数据在“教科书”层面发挥着重要的作用。 虽然只需要识别勺子，但是如果在训练数据中排列勺子和筷子的话，AI系统会错误地变成“错误”的状态，产生混乱和误差，结果把碗和筷子识别为勺子的可能性很高。 所以对人工智能来说，大量的训练数据很重要，更重要的是数据的“高精度”。
另一方面，“高品质正确的数据”对算法模型有多重要？
如果举出目前人工智能在产业落地前夕，AI产品的正确数据训练可以说直接影响落地产品的成品率的不恰当例子，则自动驾驶系统的训练数据不足或不正确时，行驶中物体的数据未被正确识别而发生人身事故的可能性较高，这些结果是无法想象的。
另外，数据标记的价值不仅仅是物体识别。 目前，人工智能整个行业向多模式的方向发展。 例如，以智能驾驶为例，基于传统车外环境感知系统设计照相机，具有测距效果等缺点。 目前引进激光雷达后，数据的提高对应的是现有图像和3D点群的三维数据的结合。
随着人工智能从学术走向产品化、落地化、市场化，企业对场景数据的要求也越来越多，引进更多维度的数据完善AI产品落地前的模式，也是当前行业发展的趋势。
直接打击业界的创伤，这样的“数据顶端”会更性感
传统的数据清洗标记工作呈现“数据粗放型处理”的状况，从移动互联网获得大量公共数据，通过雇佣廉价劳动力完成数据的明确标记工作，“道路空大木”在大致标记上勾选后，全部投入神经网络
然而，随着人工智能发展到商业着陆前夕，算法模型对高质量、高精度数据的需求迅速增加，传统的通用数据集越来越不能满足AI企业的数据需求，人工智能着陆已经集中在小场景和专业领域。 人工智能不再是“空中楼阁”，基于AI实际应用场景的数据服务是人工智能落地的核心基础。
贾宇航员说:“这个行业有“‘garbage in garbage out”的理论。 如果标记数据的精度没有达到标准，训练的算法也是不正确的”。 如今，单靠粗放的处理模式无法满足AI企业的业务需求，也会影响到技术本身的发展。
面对这样的产业趋势，云测量数据作为行业的典型代表，直接打击了行业的痛点:以“正确、高品质”、“独立安全”为业务发展核心，AI企业的数据需求不断发展。
有刚性需求就有实时供应，有支付点问题就有解决办法。 云测量数据基于独特的数据标记基地和场景实验室，根据AI企业的数据需求，进行特定的动作、表情和表情捕捉，将正确的数据投入到过程化规范生产的数据标记中，最终输出正确且高品质的数据。 解决特定场合下数据缺失、质量优良、安全性等行业问题，帮助AI企业形成以高精度数据为核心的行业壁垒。
场景实验室对云测量数据的布局进行了高度定制，是多模式AI数据服务的重要组成部分，根据AI企业的具体算法模型的特定需求定制构建收集场景，尽可能多地复盖实际场景和极限场景
自我建设的标志基地是确保云测量数据准确、高质量的另一个强有力的保证。 基地全职标价人员可以快速响应企业数据需求，简化协同管理。 同时，云测量数据基于不同场景对标注人员进行区域内细分，接受固定区域的知识训练。 能够获得高效的行业知识输入，在理解企业客户需求的基础上正确输出。
所以，AI的背后有数据，业界的背后有云测量数据——“业界数据顶端”真的很性感。
数据安全是核心，需要建立行业规范
目前云测量数据基于独特的数据场景实验室和数据标记基地，服务领域已经涉及到智能驱动器、智能家居、智能城市、智能融资、新零售等领域，实时为领域内各AI企业定制的数据
更重要的是，云测量数据不仅可以提供更好的数据，还可以最大限度地保护数据的隐私。 将一系列安全保护和信息保护机制应用于数据标记生产的各个环节，包括防火墙的安装、内部信息系统的管理以及标准化的工艺作业系统等。
贾宇航员表示:“对于一家企业来说，拥有数据是有核心竞争力的，数据的安全是我们始终重视的。 首先，没有多路复用数据，第二，保证数据的隐私。 我们与所有数据收集者签订了数据许可协议，以确保AI公司用于培训的数据的合法合规性。”
Testin云测CMO张鹏飞也表示:“从整体来看，AI数据行业在安全、隐私等方面没有统一的标准和重视。 但是，从我们的长远观点出发，一直以隐私和安全保护的观点着力于行业，树立数据质量指标，以这种负责任的态度服务顾客，我们的行业能够“优货赶走劣势”，真正把人工智能变成新的技术革命，改变社会和人的过程。
人工智能的发展没有数据的支撑，也不能把AI数据作为“燃料”。 如果不用一句话来定义这个时代的“人工智能”与“数据”的关系，数据就是人工智能的核心意义，“高品质、正确、独立的安全”的数据可以说是撬开世界第四次产业革命(人工智能的浪潮)的关键。
