自2006年深度学习算法被提出,人工智能技术应用取得突破性发展,数据的爆发式增长为人工智能提供了充分的“养料”,深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破,令人工智能产业落地和商业化发展成为可能,如果说人工智能是加速数字化革命的发动机,那数据资源服务行业就在为其生产汽油,同时这台发动机也在反哺行业。

作为人工智能的基石,数据的重要性不言而喻。而不断增长的场景化人工智能应用向数据提出了更高的需求,呈现出新的发展趋势。商汤科技联合创始人、副总裁杨帆表示,如今AI大模型时代下,数据变得越来越重要,未来,数据会持续以多种复杂形态进入到我们生活、生产的方方面面。国内AI数据服务头部企业云测数据指出,未来3-5年,更加精细化、场景化、专业化的数据采集标注才能满足日益增长的人工智能细分场景、专业垂直的赋能需求。

数据作为人工智能技术实践的基石,伴随着整个AI产业的发展,人工智能产业对训练数据的拓展性需求和前瞻性需求更是快速增长。云测数据总经理表示,企业发展各个阶段所需数据不同,如何更好地帮助企业完成算法持续优化,是帮助企业完成工程化,面向产业落地的重要一步。

云测数据是人工智能产业发展的重要参与者和建设者,正在不断用前沿技术推动AI训练数据服务领域加速发展。从优秀到卓越,云测数据以技术创新加速行业发展为己任,先后推出“云测数据标注平台”、“AI数据集管理系统”等技术成果。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,助力企业AI数据训练综合效率提升200%、标注精准度最高达99.99%。其源源不断产出的高质量、场景化的AI数据,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。

数据的累积下沉和打通是一切人工智能模型运行和应用的基础,AI模型训练需要大量高质量数据作支撑。根据Cognilytica数据,2021年全球AI训练数据市场需求约为42亿美元,预计到2027年这一需求将增长到220亿美元,2021-2027年复合增长率(CAGR)达32%。

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,高质量、精细化的数据将直接影响未来AI的场景化落地实践。