人工智能进入深度学习和技术开源时代,正在从以模型为中心向以数据为中心(Data-centric AI)转变,数据成为了本轮人工智能技术发展的中心。人工智能的模型开发与优化需要高质量的数据资源,对数据设计、数据管理、数据集评估测试等多方面能力提出了要求。与此同时,人工智能行业也面临着高质量训练数据供给不足、训练数据治理水平不高、数据供需流通机制不畅等挑战。
为推动AI技术研发与模型性能提升,更好的利用AI数据资源、释放数据价值,产学研各界都出现了众多AI数据集管理、评估测试与分析、工具平台建设的实践案例。依托人工智能关键技术和应用评测工信部重点实验室,中国信通院开展了人工智能数据应用案例征集工作,其中,“云测数据标注平台”被评选为2023“Data-centric AI以数据为中心的人工智能应用案例”优秀案例,为更好探索各行各业在“以数据为中心的人工智能”方面的实践路径和优秀案例,推动人工智能工程化落地进程题提供了借鉴意义。
“云测数据标注平台”基于丰富的数据处理经验,通过工程化的赋能可以广泛地覆盖人工智能不同场景下的数据需求。云测数据通过综合系列工具平台,进行数据在环开发打通,将数据采集、处理、标注、训练、模型输出进行持续迭代集成。相比传统的采集数据、训练模型的方式,极大地加速了人工智能相关应用的落地迭代周期,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%。这些高质量、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。
在云测数据标注平台的流程管理上,可准确地把控从创建任务、分配任务、标注流转到质检/抽检等环节,实现对数据标注过程的全流程掌控。数据标注后经过审核、质检、验收等不同环节确保数据准确性。平台流程之间的自动化流转的作业衔接,达到了更快的流转速度,能更好的提升数据作业的效率。同时在整个项目流转的过程中,操作员无法对数据进行下载和传输,风险管控机制完善,可全方位保证数据的隐私安全。以自动驾驶为例,采用云测数据标注平台,可实现车企DataOps数据闭环中的数据清洗、标注工作,与原流程相比提升2倍的流转效率。
目前,“云测数据标注平台”已经应用到汽车、安防、手机、家居、金融、教育、新零售、地产等行业,先后获得了“北京市人工智能行业赋能典型案例(2023)”、2023“Data-centric AI以数据为中心的人工智能应用案例”优秀案例、“智赋百业”2023年人工智能融合发展与安全应用典型案例等多项荣誉,凭借技术先进性和应用成效获得业界的广泛认可。
随着大模型技术的突破,新一轮人工智能浪潮正在引领各行各业快速发展。数据作为此轮变革的主要驱动力,已成为人工智能发展的关键战略要素。相信云测数据作为人工智能产业链上的重要一环,将立足数据安全,瞄准更高质量、聚焦落地场景,持续加大在AI数据领域的技术研发与落地实践,充分发挥AI数据的“源动力”价值。
