科技發展一日千里，新技術的出現也是層出不窮，行業已經達成共識，相信科技的未來一定是 AI 人工智能。在日常生活中，越來越多的 AI 人工智能技術開始落地。

比如在這次疫情之中，AI 測溫系統、服務型機器人、醫療輔助診斷等各種全新技術的采用，可以說幫助中國快速擺脫了疫情的困擾，社會也率先恢復到了正常運轉的狀態。那么很多人可能要問了，AI 人工智能產品是如何做出來的呢？

這里實際上就要涉及到 AI 人工智能的學習，人工智能雖好但訓練不易，必須要有大量的 AI 數據作為訓練支撐，而這些 AI 數據，并不是原始的“數據”，必須經過“標注”環節才能應用于人工智能的訓練，成為人工智能學習的根基，可以說數據標注的精準度就是 AI 人工智能發展的根基。

在最近的 2020 中國國際服務貿易交易會上，知名頭部人工智能數據服務商——云測數據宣布，AI 數據標注項目最高交付精準度已經達到 99.99%，這是一個創紀錄的數字，建立了數據標注的一個全新標準，更為重要的是，打開了 AI 人工智能高速發展的大門。

1、好的 AI 需要好的數據

訓練 AI 就如同教育學生一樣，你必須給它最優質的教材和內容，才有可能把他培養成更優秀的人。對于 AI 來說，優質的 AI 數據就是好的教材，這是一個學習效果的保證。

優質的 AI 數據是來之不易的，首先第一步要先通過各種傳感器將場景信息轉化為數據；第二步則要通過人工或者機器篩選的方式去偽存真，把沒有價值的數據篩掉，留下優質可以學習的數據；第三步是最為關鍵的數據標注，這個過程有點類似翻譯的過程，把數據按照 AI 的特定標注規則“翻譯”成機器能理解、能看懂的內容——AI 數據，然后才能用于人工智能技術的學習。

最終人工智能技術落地到底能夠“聰明”到什么程度的關鍵，就取決于這種 AI 數據的量和質，AI 數據的質量越高、數據量越大，訓練出來的 AI 也就越聰明。

而云測數據現在把這個 AI 數據的精準標準提升到了 99.99%，可以說已經將數據標注這件事情做到了極致，對于整個行業來說，樹立了一個幾乎無法企及的高度。換句話說，用云測數據標注的數據精度是最高的，訓練效果也是最好的，自然 AI 成長的速度也就是最快的。

云測數據總經理賈宇航表示，“AI 數據質量，決定著 AI 算法的精度，AI 算法精度決定產品質量。云測數據一直將數據質量作為 AI 數據服務的發展核心，為企業提供高質量的場景化的 AI 數據服務。”現在云測數據最高交付精確度達到 99.99%，可以說是 AI 數據行業真正的高質量數據的倡導者和踐行者。

從這里我們不難看出，AI 數據最高精度的達成意味著行業的標桿已經出現。從目前行業的整體水平來看，云測數據確實是領先行業的幅度非常巨大的，這對于想要建立領先優勢的企業而言，云測數據成為合作的最優選擇。

對于整個 AI 人工智能行業的發展來看，這顯然進入了一個全新的階段，畢竟在算力和算法上，目前拉不開什么差距，唯有在 AI 數據量和 AI 數據精度上，企業和企業之間的差別很大。最精準的標注產生最頂級的 AI 數據，這無疑會訓練出最強大的 AI 人工智能。這也使得云測數據走到了一個關鍵的歷史位置上，揭開了 AI 人工智能行業發展的全新一頁。

2、從“AI 產品訓練”到“AI 產品落地”

客觀來說，AI 數據服務行業中存在著數據標注質量良莠不齊的情況。微觀上看，數據標注質量“坑”了人工智能的模型訓練，影響算法結果。但從宏觀去看，數據標注層面沒有標準已經是一個阻礙中國 AI 人工智能發展的障礙。目前通過長期的技術投入、規則建立和經驗積累，云測數據已經開始將數據標注行業從最為原始的勞動密集型升級為技能密集型，這也推動行業的意義從“AI 產品訓練”到“AI 產品落地”。現階段，AI 產品的整體水準有了大幅度的提升，AI 成果也越來越令人矚目，這和數據標準精度的提升有很大關系。

羅馬不是一天建成的，云測數據也不是一開始就能夠實現如此高的精度。云測數據能夠做到今天的程度，和自己孜孜不倦的構筑數據標注科學體系息息相關。

賈宇航在演講中介紹說，云測數據首先在標注流程上實現了正規化和科學化，設計了從創建任務、分配任務、標注流轉、到質檢 / 抽檢環節和最后的驗收等更完善的管理流程；在企業落地場景和算法模型需要方面則做到了模板化的任務創建，并支持不同種類標注類型和標注方法等，沉淀了完全自主知識產全的平臺技術。

云測數據提供的從平臺自研、數據場景實驗室建立、自建數據交付中心的建立、自身專業工作人員積累等一體化服務，在流程建設和效率方面已經是行業首屈一指。

在流程完善的基礎上，云測數據通過不斷的積累和行業深耕，輸出了 AI 企業在智能駕駛、智能家居、智慧金融、智能安防四大行業領域的訓練數據服務解決方案，可貼合實際場景幫助更多行業實現“AI 產品更快更好的落地”，大大推動了 AI 產業的發展，是 AI 領域真正的幕后英雄。

值得一提的是云測數據的場景實驗室是一個不小的創舉，通過 100%還原真實場景，深入研究所需長尾場景特點，完成在對應傳感器下的場景數據采集工作。這種專注和用心，彌補了很多原始數據的不足。

所以做好 AI 數據服務這個工作，不僅是一件有較高難度的事情，還是一件需要非常用心和積累的事情，而這份用心和積累，成為云測數據的護城河。這種在軟實力上的優勢也是云測數據領軍行業的關鍵所在，而建立在軟實力上硬流程的搭建，則更成為同行業無法跨越的鴻溝。

3、AI 學習進入大踏步的前進時代

云測數據這次發布的 99.99%數據標注精準度，結束了 AI 領域的一個維度的競爭。本來大家競爭的要素有 AI 數據的數量質量以及 AI 算法等幾個維度，但現在 AI 數據的質量已經到達了頂峰，AI 的算法又不會有什么太大的差距，那么最終的勝負手又回到了數據的總量上了。

不過企業必須要首先選擇云測數據進行數據標注，才有可能進入到數據總量的比拼環節，不然，AI 數據的質量關還過不了，那么數量越多反而浪費越多，這一點恐怕會成為未來 AI 企業選擇合作伙伴的關鍵參考項。

數據總量是一個硬成本，而數據精準度則是一個效率指數。同樣成本的數據量一定是精準度越高、AI 學習的效率越高，這也使得整個標注行業的數據分成了兩類，一類是云測數據標注的數據，一類是其它公司標注的數據。

在云測數據標注的數據的前提下，企業之間的 AI 能力競爭才可以看作是真正的能力之爭。這就好像賽車比賽，大家都已經把油門踩到底了，才能一分勝負。所以，這也意味著整個 AI 行業已經進入到了加速發展的快車道。而云測數據的軟實力和硬實力，成為這條快車道的關鍵保障。目前云測數據無論是數據生產效率、質量保證還是隱私方面的把控，都已經做到了極高的水準。對于企業來說，云測數據是自身智能化轉型的首選合作伙伴。

值得強調的是，在數據隱私安全方面，云測數據設置了一系列嚴格措施。其中一條核心原則就是數據絕不復用，當數據合格交付后從不留底，會清毀相關數據；其二，所有和云測數據進行數據采集的用戶都會簽訂數據授權協議，從來源上確保企業用于訓練的數據合法合規；同時，云測數據內部還設定了數據隔離、質量保障等一系列數據安全流程和技術。

Testin 云測 CMO 張鵬飛也強調，“從目前看來，AI 數據行業關于安全、隱私等方面并沒有統一的標準。但從我們長遠角度出發，一直在隱私和安全防護角度下大力氣服務行業、樹立數據質量標桿，只有以這種負責的態度來服務客戶，我們的行業才能‘良幣驅除劣幣’，真正讓人工智能成為新一輪技術革命，改變整個社會和人類進程”。

行業最高精準度的 AI 數據標準的誕生，昭示 AI 領域的爆發式發展即將到來。標注數據就像是信息世界的新基建，只有它完成了，大家才能更好的進行 AI 學習。

AI 行業的加速對于整個社會的信息化發展也會產生巨大的價值，包括智慧城市、智能家居、智能駕駛、智慧金融、新零售等 AI 核心領域相信都會有巨大的飛躍。
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