人工智能提速发展,AI数据基座更需夯实

  • 来源 凯迪网
  • 作者 管理员
  • 日期 2023-06-01 19:51

2023年5月31日,由中国人工智能产业发展联盟和中国信息通信研究院主办的杭州通用人工智能论坛-AI基础设施分论坛在杭州成功举办。大会以“智能基础,共创未来”为主题,聚焦AI基础设施建设,分享人工智能基础软硬件技术和产业的最新研究和实践进展,人工智能领域学者与行业精英将齐聚一堂,共同交流各行业在AI基础设施的建设和实践经验。

云测数据总经理贾宇航表示,当下人工智能行业的研发正在发生迭代变革,面对AI工程化趋势下的AI数据处理流程的特点也在逐步凸显,AI数据处理从瀑布式开发转向敏捷开发,自动化、协同化的需求使得更多企业需要通过API中台化来完成数据的快速对接,同时随着数据的多样性和体量的增加,如何保护数据的隐私安全也是当下需要着重布局的方向。

云测数据基于多年的数据处理经验和技术积累,面向AI 工程化发展趋势建设了一站式的数据处理平台,包含数据采集、数据传输、数据清洗、数据标注、数据管理等环节。贾宇航认为,在“工欲善其事必先利其器”前提之下,数据标注平台在质量和生产效率上都制约着产能的提升。AI数据处理工具的结构创新、智能化、工程化等能力,是助力人工智能产业快速落地的推进器。

AI数据训练综合效率提升200%

云测数据标注平台为企业提供了可以处理大规模感知数据的能力,可助力企业AI数据训练综合效率提升200%、标注精准度最高达99.99%。结合数据在环,通过引入模型输出预识别结果,更是进一步降低人员处理投入;迭代后期,人员只处理关键高价值数据和对AI辅助标注结果进行审核验证,人力成本逐步下降。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。

据了解,“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,先后获得中国信通院“2022可信AI案例人工智能平台应用标杆案例”、“2022年人工智能年度评选最佳服务平台奖、“2021中国式创新案例TOP100”等业界认可。

在人工智能领域,要实现AI数据的价值转化,数据处理的工程化能力是前提,也是保障。在具有工程化能力的标注平台之上,人工智能领域的开发者才能够创造更多的可能性,助力知识图谱、自然语言处理、机器学习/深度学习等AI技术在更广泛的落地场景实现边界拓展与应用落地。

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人工智能提速发展,AI数据基座更需夯实

凯迪网2023-06-01 19:51

2023年5月31日,由中国人工智能产业发展联盟和中国信息通信研究院主办的杭州通用人工智能论坛-AI基础设施分论坛在杭州成功举办。大会以“智能基础,共创未来”为主题,聚焦AI基础设施建设,分享人工智能基础软硬件技术和产业的最新研究和实践进展,人工智能领域学者与行业精英将齐聚一堂,共同交流各行业在AI基础设施的建设和实践经验。

云测数据总经理贾宇航表示,当下人工智能行业的研发正在发生迭代变革,面对AI工程化趋势下的AI数据处理流程的特点也在逐步凸显,AI数据处理从瀑布式开发转向敏捷开发,自动化、协同化的需求使得更多企业需要通过API中台化来完成数据的快速对接,同时随着数据的多样性和体量的增加,如何保护数据的隐私安全也是当下需要着重布局的方向。

云测数据基于多年的数据处理经验和技术积累,面向AI 工程化发展趋势建设了一站式的数据处理平台,包含数据采集、数据传输、数据清洗、数据标注、数据管理等环节。贾宇航认为,在“工欲善其事必先利其器”前提之下,数据标注平台在质量和生产效率上都制约着产能的提升。AI数据处理工具的结构创新、智能化、工程化等能力,是助力人工智能产业快速落地的推进器。

AI数据训练综合效率提升200%

云测数据标注平台为企业提供了可以处理大规模感知数据的能力,可助力企业AI数据训练综合效率提升200%、标注精准度最高达99.99%。结合数据在环,通过引入模型输出预识别结果,更是进一步降低人员处理投入;迭代后期,人员只处理关键高价值数据和对AI辅助标注结果进行审核验证,人力成本逐步下降。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。

据了解,“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,先后获得中国信通院“2022可信AI案例人工智能平台应用标杆案例”、“2022年人工智能年度评选最佳服务平台奖、“2021中国式创新案例TOP100”等业界认可。

在人工智能领域,要实现AI数据的价值转化,数据处理的工程化能力是前提,也是保障。在具有工程化能力的标注平台之上,人工智能领域的开发者才能够创造更多的可能性,助力知识图谱、自然语言处理、机器学习/深度学习等AI技术在更广泛的落地场景实现边界拓展与应用落地。