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对于整个人工智能行业来说，目前包括驾驶、安防、金融、工业、医疗、教育等领域对AI技术的需求极大，以机器学习为主的人工智能技术的高速发展依赖于底层大数据的丰富程度，强大的模型需要含有大量样本的数据集作为基础，数据的质量、多样性将对算法模型的成败产生重大影响，高精度AI数据交付在助力AI产业场景化落地的同时，不仅带来了更好的用户体验，也进一步加快了智能化时代的到来，带动算力、算法等领域的振兴。
在数据层面，随着AI技术的发展,数据规模正在不断提升。据IDC测算，2025年全球数据规模将达到163ZB；同时，AI数据服务业进入了深度定制化阶段，根据不同场景和需求进行数据定制的服务，AI数据需求也从通用简单场景向个性化场景过渡。
为解决AI产业化落地的现实问题，云测数据总结出了很多经验与方案，并且用于实践，助力整个人工智能场景化应用的发展。通过自有技术攻克难关，设计了从创建任务到最后的验收等科学规范的数据处理流程，灵活满足客户多样化、高精度的数据需求，先后推出“数据场景实验室”、“AI数据集管理系统”、“云测数据标注平台”等产品与服务，为智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等众多AI相关企业提供高质量、场景化的大规模处理感知数据的能力，被媒体誉为“AI数据行业高质量数据的倡导者和践行者”。
当然，在人工智能的大潮中保持技术和行业的领先性并非易事。从进击与探索思路看，不难看出云测数据之所以能成为行业引领者，不仅仅是源自技术与产品实力的强硬，更有服务模式、服务理念上的顺势发展，从而不断为人工智能产业注入新活力并提供发展新动能。
首先，数据在行业兴起时入局，占据先发优势的云测数据并没有满足于当时的红利，而是不断加大技术投入，通过提升技术水平的方式提高生产效率。充分发挥“底层技术+服务能力”的力量，在自动驾驶、智能家居、智慧城市和智慧金融等多个行业，提供端到端的训练数据服务解决方案。
与此同时，云测数据保持对热门行业和技术发展趋势进行前瞻性预测，提前准备相关的工具链以及数据服务能力，以确保有充足的准备去应对新的AI数据需求。在当前的AI数据产业链中，云测数据敏锐的发现，还缺乏一种面向AI工程化的系统性的数据解决方案。而这种面向AI工程化的系统性数据解决方案却是很多行业都需要的。在这种背景下，云测数据行业首发面向AI工程化的新一代数据解决方案，对众多行业客户而言无疑是一场及时雨，解决了他们的实际需求。
为此，云测数据面向AI工程化推出新一代数据解决方案，该方案通过成熟数据管理和标注平台，与企业完成系统集成+支持企业自定义预标注、算法接口+人员管理、项目管理体系+安全交付软硬件支持的方式，在保证数据隐私安全的标注环境下，高度支持企业所需数据的高效流转、持续进行数据处理任务，提高规模化生产效率。
如在自动驾驶领域，可实现车企DataOps（即Data和Operations组合）数据闭环中数据清洗、标注工作，与原流程相比提升2倍流转效率；在零售货检方面，通过云测数据标注平台，将货柜检测数据持续回流，基于算法预标注结果进行可视化审查并修改，与纯人工标注效率提升3倍。
“独行快，众行远”，产业智能化时代不能只靠一个企业的单打独斗，产业和社会构筑的双重价值将产生复利效应。云测数据也深谙这一点。其也在积极推动人工智能数据行业标准化工作的建设，先后参与编制了《智能网联汽车激光雷达点云数据标注要求及方法》、《智能网联汽车场景数据图像标注要求与方法》的编写发布，为产业智能化贡献经验与智慧，推动了AI数据服务垂直领域构建标准化体系。另外还参写了首个《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型》系列标准，填补了国内外机器学习项目开发管理标准的空白。
总结：
云测数据作为人工智能数据服务领域的排头兵，正在积极推动助力AI训练数据服务领域加速发展，为产业智能化贡献经验与智慧，由此成为行业发展的新范式。相信接下来，云测数据也会持续精进，在不断丰富自身服务能力建设和深耕技术的同时，最大化地发挥训练数据的价值，为人工智能场景化落地输送更多卓越的数据支撑。
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