人工智能技術(shù)作為經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展的動力引擎,不僅需要持續(xù)探索重大場景應(yīng)用、建設(shè)強(qiáng)有力的算力生態(tài),還需要充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素價值。隨著全球新一輪AI熱潮來臨,大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)已成為AI算法模型發(fā)展和演進(jìn)的“燃料”。高質(zhì)量的數(shù)據(jù),能夠為模型自身的學(xué)習(xí)、迭代,以及對推理能力的訓(xùn)練帶來正向影響。

如今,人工智能在以大模型為核心實現(xiàn)著更加快速的發(fā)展,并正在向一個嶄新時代全速邁進(jìn)。云測數(shù)據(jù)作為高質(zhì)量、場景化人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的代表,通過領(lǐng)先的技術(shù)能力、卓越的服務(wù)品質(zhì)以及豐富的行業(yè)經(jīng)驗,為人工智能產(chǎn)業(yè)提供專業(yè)、高效、安全的AI數(shù)據(jù)服務(wù),是人工智能產(chǎn)業(yè)落地進(jìn)程中的重要力量。

為助力企業(yè)應(yīng)對大模型在數(shù)據(jù)方面的挑戰(zhàn),解決數(shù)據(jù)不足、數(shù)據(jù)質(zhì)量無法保證、數(shù)據(jù)管理難等痛點(diǎn),云測數(shù)據(jù)針對大模型的特點(diǎn)和應(yīng)用需求,推出了面向垂直行業(yè)大模型的AI數(shù)據(jù)解決方案,可以幫助企業(yè)快速獲取多樣化訓(xùn)練數(shù)據(jù)、高效完成數(shù)據(jù)標(biāo)注、建立統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)管理體系、輸出標(biāo)準(zhǔn)化可直接用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集、提供端到端全流程的數(shù)據(jù)服務(wù)等,從而滿足大模型持續(xù)迭代的需求,加速模型在實際場景中的落地應(yīng)用。

除此之外,云測數(shù)據(jù)面向智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等眾多領(lǐng)域提供一站式AI數(shù)據(jù)處理服務(wù),通過通用數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺&數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)等生產(chǎn)工具,持續(xù)為計算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術(shù)領(lǐng)域提供高價值數(shù)據(jù)支持,實現(xiàn)場景數(shù)據(jù)專業(yè)化、高質(zhì)量交付,幫助企業(yè)更快更好地實現(xiàn)AI應(yīng)用成功落地。

與此同時,云測數(shù)據(jù)也一直推動著AI數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè),先后參與編制了《智能網(wǎng)聯(lián)汽車激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注要求及方法》、《智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景數(shù)據(jù)圖像標(biāo)注要求與方法》、《人工智能研發(fā)運(yùn)營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:開發(fā)管理》、《人工智能研發(fā)運(yùn)營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型第二部分:模型交付》、《面向人工智能的數(shù)據(jù)交付服務(wù)能力成熟度模型》、《人工智能數(shù)據(jù)集質(zhì)量管理能力評估方法》等產(chǎn)業(yè)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),助力人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)在落地領(lǐng)域規(guī)范化發(fā)展。

目前,云測數(shù)據(jù)深度合作伙伴覆蓋了汽車、安防、手機(jī)、家居、金融、教育、新零售、生態(tài)系統(tǒng)等行業(yè)。其中包含眾多世界500強(qiáng)企業(yè)、高?？蒲袡C(jī)構(gòu)、政府機(jī)構(gòu)、頭部AI企業(yè)和大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),涵蓋了計算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術(shù)領(lǐng)域。

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