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過去我們過多地把目光聚焦于“人工智能三要素”中的算力和模型上；但隨著人工智能的深入，好的算力和模型已不再是稀有物種，被標注好的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)卻成為時下最為稀缺的“黑金”。AI的崛起離不開“好的”數(shù)據(jù)作為地基，這也是云測數(shù)據(jù)成立的初衷所在?，F(xiàn)在戳右邊鏈接上新智元小程序了解更多！
算力、模型和數(shù)據(jù)構(gòu)成了人工智能的三要素，過去，我們過多的把目光聚焦于算力和模型上，殊不知，隨著人工智能的深入，好的算力和模型已不再是稀有物種，反而那些被標注好的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)成為時下最為稀缺的“黑金”。
“公司的壁壘不再是算法，而是數(shù)據(jù)。讓算法利用足夠的數(shù)據(jù)，使得產(chǎn)品運行起來?！比斯ぶ悄芎蜋C器學習領域國際的權(quán)威學者吳恩達在發(fā)表以“AI is the new electricity”為主題的演講時，就重點強調(diào)了數(shù)據(jù)的重要性。無獨有偶，李開復在清華大學“清華學堂計算機科學實驗班”題為《人工智能的黃金時代》的演講中也講到了此類觀點，“如果你有壟斷性的大數(shù)據(jù)，你就會有很大的優(yōu)勢。”
以上種種，都表明著一件事，即AI的崛起離不開“好的”數(shù)據(jù)作為地基，這也是云測數(shù)據(jù)成立的初衷所在。
溯源云測數(shù)據(jù)的AI數(shù)據(jù)服務之路
“自2011年切入企服市場以來，Testin云測不斷致力于助力產(chǎn)業(yè)智能化，除了測試業(yè)務我們已經(jīng)成為專業(yè)領域的壟斷品牌，專注于AI數(shù)據(jù)服務的云測數(shù)據(jù)也成為數(shù)據(jù)領域的標桿品牌。目前我們整個數(shù)據(jù)服務團隊規(guī)模已超過1000人，通過標審分離的流程化作業(yè)模式和數(shù)據(jù)安全機制，更好的保證數(shù)據(jù)的高質(zhì)量產(chǎn)出和數(shù)據(jù)隱私性，從而更好地為人工智能落地提供定制化‘數(shù)據(jù)養(yǎng)料’?！痹诮邮茆伱襟w專訪時，云測數(shù)據(jù)總經(jīng)理賈宇航如是說。
AI數(shù)據(jù)服務作為一個非標領域，往往需要根據(jù)不同行業(yè)領域、不同的需求進行特定化的場景定制，而數(shù)據(jù)標注的過程，規(guī)范化、標準化以及可機讀性又不可或缺，這就意味著云測數(shù)據(jù)所從事的領域，并沒有捷徑可以走。
早期的數(shù)據(jù)標注服務門檻并不高，幾個人、幾臺電腦便可展開操作，導致了行業(yè)魚龍混雜、同質(zhì)化競爭等現(xiàn)象，而這時的人工智能也處在初期發(fā)展階段。但當人工智能駛?cè)肷钏畢^(qū)，“應用人智能”聲勢逐漸火熱，相對應的算法對數(shù)據(jù)的精準程度和質(zhì)量要求也水漲船高，就要求著作為AI數(shù)據(jù)服務的提供者，要為人工智能提供定制化的、還原應用場景的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。
針對于此，賈宇航告訴鈦媒體，“以人臉關鍵點識別為例，早先的相關數(shù)據(jù)標注往往用一句話便可描述完它的任務需求，到了現(xiàn)在，已經(jīng)發(fā)展到幾百個關鍵點。通常數(shù)量級的人臉數(shù)據(jù)標注任務，有時候4張A4紙都未必能寫完這些需求，而人臉的數(shù)據(jù)標注只是眾多領域的任務需求之一?！?
龐大數(shù)據(jù)標注任務量級之下，是當下業(yè)內(nèi)需求端對精準和高質(zhì)數(shù)據(jù)的普遍共識。
這就要求著數(shù)據(jù)服務要在數(shù)據(jù)標注和采集上下足功夫，而小團隊的能力范圍則顯得捉襟見肘?；貧w到數(shù)據(jù)標注面向多領域這件事的本質(zhì)時，你又會發(fā)現(xiàn)，光靠人多或者說采用“眾包”模式往往只能解決量的需求，數(shù)據(jù)標注人員是否能統(tǒng)一化協(xié)同管理以及是否具備相關領域知識，才是決定某項數(shù)據(jù)任務完成質(zhì)量的好壞。
同時，這也是云測數(shù)據(jù)當下正專注的事情。正如醫(yī)生可以標注得好ct診療片，而云測數(shù)據(jù)團隊在進行自動駕駛車外環(huán)境數(shù)據(jù)標注時發(fā)現(xiàn)，那些能夠快速、精準進行數(shù)據(jù)標注的人員往往擁有駕駛經(jīng)驗。
云測數(shù)據(jù)快速成長的秘訣是什么？
至此，我們還需要思考一個問題，為什么云測數(shù)據(jù)能做到且做好AI數(shù)據(jù)服務？
通過觀察Testin云測的發(fā)展歷史，我們便能找到答案。
自2011年Testin云測成立到現(xiàn)在，已經(jīng)為全球超過百萬的企業(yè)及開發(fā)者提供服務，積累了豐富且完善的技術能力和流程化管理能力。而云測數(shù)據(jù)AI數(shù)據(jù)服務正式開展于2017年，換句換說，Testin云測的數(shù)據(jù)業(yè)務線從一出生便擁有7年企業(yè)服務所積攢的經(jīng)驗，并繼承了行業(yè)獨立第三方的角色，天然的“以客戶為中心”的企服基因是云測數(shù)據(jù)區(qū)別于同行的最大護城河，而客戶最為關鍵的訴求則是“降本增效”。
“與企業(yè)服務在美國環(huán)境更側(cè)重標準不同的是，中國更重服務，通過這么多年的觀察我們發(fā)現(xiàn)，是否能切實滿足用戶的真實需求，其實是一個非常重要的點，并不是說企業(yè)一定要做出一個平臺或者一個工具，更多是從企業(yè)或行業(yè)需求出發(fā)，構(gòu)建對應的服務模式?！辟Z宇航對鈦媒體補充到。
以新零售門店巡檢為例，通常來說，每個門店每月都要巡檢一次，門店巡檢模式是讓一個人拿著調(diào)研表去盤點，隨著人工成本的增加，而門店數(shù)越來越多現(xiàn)實情況，已經(jīng)讓這成為一筆不小的開銷。通過引入AI數(shù)據(jù)服務，現(xiàn)在工作人員可以拿一個手機APP直接巡檢，物品的數(shù)量、sku的數(shù)量以及對應的sq數(shù)量，都能一目了然。
“從不同客戶反饋得知，通過我們云測數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標注服務而落地AI產(chǎn)品的企業(yè)，可為企業(yè)減少大概1/3的人工成本?！辟Z宇航如是說。
門店巡檢只是案例之一，就目前來說，云測數(shù)據(jù)主要關注智能駕駛、智慧城市、智慧金融和智能家居幾大方向，這也是當下市場需求最大的幾個領域。面對不同的數(shù)據(jù)領域，云測數(shù)據(jù)通過流水化作業(yè)，將各個環(huán)節(jié)打造成不同模塊，并配合自己的流程管理工具，優(yōu)化人員管理、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)標注的各個環(huán)節(jié)流程，確保內(nèi)部的持續(xù)高效能運轉(zhuǎn)，最終保證AI數(shù)據(jù)高質(zhì)產(chǎn)出。
根據(jù)IDC調(diào)查顯示，目前中國大數(shù)據(jù)發(fā)展處于應用落地階段，整個市場預計未來五年將保持持續(xù)增長的趨勢，年復合增長率將達到17.3%。而得益于人工智能、5G、區(qū)塊鏈、邊緣計算的發(fā)展，未來多方技術融合，數(shù)據(jù)增長必然呈現(xiàn)井噴態(tài)勢，數(shù)據(jù)采集和標準業(yè)務作為其伴生體，必然有較大的增長空間。
得益于對AI趨勢的判斷，Testin云測認為，“人工智能正在逐漸往應用人工智能”方向發(fā)展，因而云測數(shù)據(jù)在成立之初，就確定了定制化“精準高質(zhì)、獨立安全”業(yè)務方針。本著這張“王牌”，云測數(shù)據(jù)部門迅速擴充，在以往企業(yè)服務經(jīng)驗的完美嫁接之下，最終讓云測數(shù)據(jù)成為AI數(shù)據(jù)服務領域的頭部企業(yè)?！?
“云測數(shù)據(jù)業(yè)務規(guī)模量每年都在以倍數(shù)的規(guī)模增長，這也與我們所處賽道的市場深度息息相關，在我看來，整個市場仍然呈現(xiàn)非線性的幾何增長態(tài)勢，還有很多機會蘊含其中，有待挖掘?！闭劶霸茰y數(shù)據(jù)業(yè)務線發(fā)展狀態(tài)時，賈宇航如是說。
“安全”是AI數(shù)據(jù)服務提供商繞不開的命題
機會之下，企業(yè)端在提供優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的同時，也要注意數(shù)據(jù)服務過程中的規(guī)范和安全。
在這方面，云測數(shù)據(jù)通過自建數(shù)據(jù)采集實驗室和自建數(shù)據(jù)標注基地的方式，規(guī)范管理專職數(shù)據(jù)服務團隊。這種措施除了保證標注數(shù)據(jù)的質(zhì)量和效率，也最大限度地保證了數(shù)據(jù)產(chǎn)出的安全隱私性。
賈宇航對鈦媒體強調(diào)到，云測數(shù)據(jù)自伊始便將數(shù)據(jù)安全放在首位，集中表現(xiàn)在以下幾個方面：
第一，不濫用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)交付后清毀數(shù)據(jù)不留底，絕不二次使用；
第二，不侵犯隱私，與所有數(shù)據(jù)采集的用戶都簽訂數(shù)據(jù)授權(quán)協(xié)議，確保AI企業(yè)用于訓練的數(shù)據(jù)合法合規(guī)；
第三，建立相關的數(shù)據(jù)保障機制，如從防火墻的設置、內(nèi)部信息系統(tǒng)的管護、乃至標準化的流程作業(yè)體系等。
正如Testin云測CMO張鵬飛多次強調(diào)：“即便說云測數(shù)據(jù)從安全到隱私防護這套體系會加重運營成本，但從我們行業(yè)大局發(fā)展來看，只有以這種負責的態(tài)度來執(zhí)行工作，我們的行業(yè)才能‘良幣驅(qū)除劣幣’。”
