人工智能早在上世紀(jì)50年代就被提出，但是卻在21世紀(jì)才被廣泛使用于各行各業(yè)，這得益于大數(shù)據(jù)技術(shù)的誕生推動了人工智能的深度學(xué)習(xí)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用及發(fā)展，使各行業(yè)的數(shù)據(jù)如泉涌一般產(chǎn)生，為人工智能奠定了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，進而促進了人工智能應(yīng)用興起。

眾所周知，人工智能是基于計算機對數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)的一種技術(shù)，但是只有數(shù)據(jù)對計算機來說是沒用的，因為沒有加上“標(biāo)簽”的數(shù)據(jù)，計算機難以進行深度學(xué)習(xí)和優(yōu)化。于是，AI數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)運而生，并隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展得以快速增長。

據(jù)艾瑞咨詢最新報告顯示，2018年中國人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場規(guī)模為25.86億元，其中數(shù)據(jù)資源定制服務(wù)占比86.2%，行業(yè)年復(fù)合增長率為23.5%，預(yù)計2025年市場規(guī)模將突破110億元。由此可以看出，該行業(yè)整體發(fā)展較為穩(wěn)健。但是，由于該行業(yè)處于成長期，所以我們?nèi)孕柚泵鍭I數(shù)據(jù)服務(wù)的行業(yè)難點。

AI數(shù)據(jù)服務(wù)諸多痛點亟待解決

隨著科技技術(shù)不斷更新迭代，企業(yè)變革的方向已由信息化向智能化發(fā)展，而在此過程中，如何獲取數(shù)據(jù)成為最重要的痛點。

其實這個問題在行業(yè)轉(zhuǎn)型中早已是一個普遍現(xiàn)象。時間追溯到智能化時代初期，企業(yè)爭相加入信息化變革隊伍中，此時互聯(lián)網(wǎng)中已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù)信息，可供企業(yè)獲取用以人工智能訓(xùn)練，但隨后人們便意識到互聯(lián)網(wǎng)上這些數(shù)據(jù)因為過于簡單難以滿足人工智能的發(fā)展速度，于是企業(yè)開始主動獲取采集數(shù)據(jù)。

2005年起，以亞馬遜的Mturk為代表的一種新的數(shù)據(jù)采集服務(wù)——眾包模式席卷而來，這種眾包模式當(dāng)時在硅谷被大量的公司采用，最初被用于訓(xùn)練AI算法、發(fā)現(xiàn)假新聞、刪除社交媒體上的暴力內(nèi)容等，后來在定量研究、市場調(diào)查等領(lǐng)域也有所應(yīng)用。由于其低門檻、高效便捷的優(yōu)點，一時間受到廣大AI從業(yè)者及科研人員的喜愛，在國內(nèi)也掀起了一場效仿熱潮。

但是，人們對人工智能的依賴程度逐漸提升，對AI的要求也越來越高，自然對數(shù)據(jù)的質(zhì)量及精準(zhǔn)度也就更高，這給眾包模式的數(shù)據(jù)服務(wù)商帶來了巨大考驗，同時也為AI數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)帶來了新的挑戰(zhàn)和機遇。

2017年，北京云測信息技術(shù)有限公司（以下簡稱“云測”）成立了AI數(shù)據(jù)服務(wù)品牌——云聚數(shù)據(jù)（原云測數(shù)據(jù)），憑借云測多年來在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)積累的豐富經(jīng)驗，同時不斷扎實磨礪技術(shù)能力、打造品牌形象，云聚數(shù)據(jù)快速成長，躋身AI數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)內(nèi)頭部隊列。

那這樣一家企業(yè)又是怎樣解決上面提到的難題，又是如何不斷創(chuàng)新，在行業(yè)發(fā)展之路上走在前列的呢？

AI數(shù)據(jù)服務(wù)如何實現(xiàn)“質(zhì)”的飛躍

云聚數(shù)據(jù)總經(jīng)理賈宇航認(rèn)為要想攻克數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)過去的種種難點，使數(shù)據(jù)服務(wù)呈場景化、精細(xì)化、質(zhì)量化是必然趨勢，而云聚數(shù)據(jù)則是通過提供定制化的數(shù)據(jù)采集、高精度的數(shù)據(jù)標(biāo)注等服務(wù)模式來將問題一一解決的。

怎樣實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集定制化？精準(zhǔn)化？

賈宇航說道，對于需要使用AI數(shù)據(jù)的公司來說，“成也數(shù)據(jù)，敗也數(shù)據(jù)”已是一個既定的事實，這里的數(shù)據(jù)不僅指數(shù)量，更多的在于精度，能否實現(xiàn)精細(xì)化的數(shù)據(jù)采集和多維度的數(shù)據(jù)標(biāo)注對AI數(shù)據(jù)使用者來說至關(guān)重要。

隨著人們對交互式人工智能的青睞，人工智能的深度研發(fā)成為企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略中的重要一筆。通常情況下，提高算法精度是人工智能進化的重要途徑，因此對數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度也提出了更高要求。

為提高數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度，云聚數(shù)據(jù)依照客戶需求定制化搭建了采集場景，為客戶提供多場景多形式的高精度數(shù)據(jù)，滿足不同企業(yè)對不同數(shù)據(jù)的需求。例如疲勞駕駛監(jiān)測系統(tǒng)研發(fā)前期，駕駛員危險動作的數(shù)據(jù)收集較困難，針對這一問題，云聚數(shù)據(jù)通過搭建與之相對應(yīng)的場景實驗室，利用專業(yè)的人士到駕駛艙中模擬駕駛員疲勞駕駛的相關(guān)行為動作，例如打瞌睡、玩手機等危險行為，通過專業(yè)的設(shè)配獲取精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)信息后，利用該組數(shù)據(jù)對人工智能進行培訓(xùn)，一個減少交通事故的預(yù)警系統(tǒng)便隨之產(chǎn)生。

然而，在數(shù)據(jù)服務(wù)這一過程中，最重要的莫過于數(shù)據(jù)采集之后高精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)標(biāo)注。沒有精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)標(biāo)注，那這些收集到的數(shù)據(jù)處于“死亡”狀態(tài)，并沒有激活，其價值并未體現(xiàn)。此時我們不得不提到“數(shù)據(jù)標(biāo)注”這一職業(yè)。

過去，“數(shù)據(jù)標(biāo)注”常被冠以“勞動力密集型”“無技術(shù)含量”的帽子，而在賈宇航看來并非如此，他認(rèn)為“數(shù)據(jù)標(biāo)注”現(xiàn)在已經(jīng)成為一種“技能密集型”的行業(yè)，伴隨著人工智能的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)正在進行快速轉(zhuǎn)型，“人工智能的老師”是他們的新名稱，他們以數(shù)據(jù)標(biāo)注為己任，為人工智能實現(xiàn)真正智能而努力，通過不斷掌握豐富的行業(yè)知識、專業(yè)的職業(yè)技能及專業(yè)的工具的使用，做好每一項復(fù)雜的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作，使數(shù)據(jù)標(biāo)注精準(zhǔn)度從傳統(tǒng)的95%要上升到99%，甚至更高，確保人工智能更智能。

例如在對車輛信息進行標(biāo)注時，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注只能確保人工智能準(zhǔn)確識別出車型、車身顏色等95%的信息；或者有的企業(yè)需要研究道路設(shè)置的問題因此只需要道路上基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù)，而有的企業(yè)做一個汽車行業(yè)的研究所以需要的是道路上所有經(jīng)過的交通工具的數(shù)據(jù)，往往數(shù)據(jù)決定數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度的就是那容易被忽視到的5%，這5%需要專業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)注者才能完成。實現(xiàn)更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)注，確保每一分?jǐn)?shù)據(jù)都能助力人工智能產(chǎn)品實現(xiàn)快速落地也正是云聚數(shù)據(jù)所關(guān)注的。

人工智能的發(fā)展離不開數(shù)據(jù)的支撐，沒有數(shù)據(jù)作為“燃料”，人工智能“舉步維艱”。

過去的AI數(shù)據(jù)服務(wù)呈現(xiàn)的是并行模式，而現(xiàn)在逐漸形成了金字塔模式。云聚數(shù)據(jù)作為金字塔上方的數(shù)據(jù)服務(wù)商，有著自己的發(fā)展戰(zhàn)略。賈宇航表示，AI數(shù)據(jù)服務(wù)是一個資金、人員、軟硬件設(shè)施等投資均相對較高的行業(yè)，但是它又是人工智能產(chǎn)品落地的重要因素。

云聚數(shù)據(jù)一直以來聚焦在高還原、高精度、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，致力于幫助企業(yè)探索發(fā)展邊界。希望通過提供健康的數(shù)據(jù)，真正助力人工智能產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)健快速發(fā)展。

數(shù)據(jù)服務(wù)未來可期

人學(xué)習(xí)是舉一反三，而人工智能學(xué)習(xí)是舉三反一，這就意味著需要全面的、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)以供人工智能學(xué)習(xí)、進步。2019年被稱作5G元年，由于5G技術(shù)高速度、低延遲、低功耗等特點，將為數(shù)據(jù)服務(wù)帶來新的變革。

5G+IoT為數(shù)據(jù)獲取掃清了阻礙。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)依賴網(wǎng)絡(luò)傳輸，5G高速度、低延遲的特色可實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時傳輸，并以多元化的形式獲取數(shù)據(jù)，量和速度跟上了，數(shù)據(jù)的“質(zhì)”也得到日益提升，助推數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)實現(xiàn)巨大飛躍，從而進一步提升了人工智能的智能化水平，催生出更多的AI產(chǎn)品，實現(xiàn)5G技術(shù)推動整個AI數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展，使整個行業(yè)更加繁榮。

然而，有人提出質(zhì)疑：“AI公司獲取數(shù)據(jù)的需求會不會隨著科技技術(shù)的逐漸完善而下降”，賈宇航給出的答案是“不會”，他認(rèn)為人們在享受人工智能帶來的紅利時，對其的期望值也會日漸增長，并不會發(fā)生數(shù)據(jù)需求封頂?shù)那闆r。

例如智能手機在剛問世時便給人們帶來了很大的便利，但當(dāng)時人們并沒有想到幾年后的今天，智能手機、AI應(yīng)用場景會給我們帶來如此巨大的便利，AI的強大遠不能以我們當(dāng)前的視角去看待。AI會逐漸強大，其數(shù)據(jù)缺口會越來越大。

當(dāng)前，云聚數(shù)據(jù)在AI數(shù)據(jù)服務(wù)的發(fā)展里程上刻下了濃墨重彩的一筆。在未來，隨著數(shù)據(jù)需求會持續(xù)上升，會有更多的“AI+”，數(shù)據(jù)服務(wù)市場規(guī)模將不斷擴大，AI數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)將穩(wěn)步向前發(fā)展！

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