第二屆深圳（國際）人工智慧展上，雲測資料釋出了一款針對AI資料訓練服務的平臺產品——“雲測資料標註平臺4。0”

文、圖/羊城晚報全媒體記者 李鋼

這一次我們要聊一下資料標註和AI模型訓練這個事情。

起因是不久之前舉行的第二屆深圳（國際）人工智慧展上，雲測資料釋出了一款針對AI資料訓練服務的平臺產品——“雲測資料標註平臺4。0”。

讓鋼哥感興趣的是，雲測資料方面自信滿滿，稱這一平臺是當下“AI訓練資料最強工具”。

“雲測資料標註平臺4。0”

究竟有多強？

從平臺相關介紹來看，作為實現AI模型訓練與部署的關鍵一步，實現人工智慧產業落地的重要環節，“雲測資料標註平臺4。0”具備全型別資料標註支援、多種工具元件靈活配置、AI智慧輔助標註、多道資料質量控制流程完善的績效資料統計等特性，能夠一站式輕鬆解決企業AI資料訓練需求，可助力AI資料訓練綜合效率提升200%、服務成本降低60% 、標註精準度最高達99。99%。

什麼是資料標註和資料訓練？

人工智慧的發展如火如荼，如何讓機器像人類一樣學會學習的背後，機器學習、深度學習等都需要大量資料的進行AI演算法模型訓練、迭代與支援，相關AI資料的採集、標註與價值挖掘是人工智慧技術得以在實際應用場景中大展拳腳的重要基石。

簡單來說，就是用 “好的資料”訓練出“好的AI”。

隨著人工智慧深入自動駕駛、智慧醫療、智慧教育等諸多行業領域，AI演算法對訓練資料維度和樣本複雜性的要求變得越來越高，對資料標註技術、標註平臺能力、不同維度資料協同標註等都提出了挑戰。

高效高質量的進行AI的應用落地， 針對資料採集標註軟體工程能力和系統能力的提升必不可少。如何透過技術層、工具層的最佳化，在最大限度提升人效比的同時提升資料標註準確性，做好資料標註這件“人機協作”的事，已經成為AI應用落地的重要課題。

透過結構創新、智慧化、工程化、標準化的標註平臺產品賦能AI訓練資料行業，可以從質量、效率等方面激發資料要素價值，加速AI技術的創新發展，推進AI產業的場景化落地。

雲測資料總經理賈宇航告訴鋼哥，推出的4。0版本是在之前實現商業化產品的版本基礎上，基於人工智慧產品落地，面向企業AI訓練資料實際生產環節中所需要的AI資料的全流程處理，涵蓋資料採集、資料標註、資料管理等資料處理環節。

其中，雲測資料標註平臺4。0資料採集環節具有多端資料支援、AI輔助質檢、浸入式錄製引導、自研網盤等設定，解決AI訓練資料採集環節面臨的不同維度資料採集端系統種類繁多、採集內容及場景複雜易出錯、多種感測器資料本地儲存安全性及效率等95%問題，幫助企業獲取AI應用場景純淨資料；

雲測資料標註平臺4。0資料標註環節具有豐富標註工具支援、流程化高效化運轉、企業流程深度融合、標註流程質量把控等優勢，可解決AI落地場景多樣性、豐富性的資料需求，AI資料訓練過程綜合效率提升200%；

雲測資料標註平臺4。0資料管理環節具有資料許可權管理、快捷資料檢索、資料版本管理、標註結果視覺化等優勢，可幫助企業進行多維度靈活資料檢索，並進行視覺化資料管理，大大助推AI資料產能提升。解決企業自身資料量大、資料標註檔案版本過多、資料儲存偏線下管理等難題。

相比傳統的採集資料、訓練模型的方式，雲測資料創新性的提出“資料在環和模型迭代在環新方式”，將資料在環開發打通，將資料採集、處理、標註、訓練、模型輸出進行持續迭代整合。雲測資料標註平臺4。0，為AI提供了企業處理大規模感知資料的能力，不僅降低了資料採集週期，提升了資料標註效率，大幅降低了AI模型訓練成本，同時也在資料識別準確率提升上達到了傳統方式無法達到的高度，極大地加速了人工智慧的落地迭代週期，節省大量研發時間和成本。

賈宇航說，AI的深度神經網路非常依賴於場景資料，如果不能獲得足夠多的資料，就不能形成更好的模型，如果某些邊緣場景沒有被覆蓋，就會導致資料缺失，從而使得AI識別不夠精準。

通常情況下，AI企業會將產品先行投放到市場上，然後透過線上學習或者增量學習的方式，去逐漸彌補演算法上對於這些邊緣場景的覆蓋。

以自動駕駛為例。某大廠的自動駕駛系統有一套影子模式，駕駛員在開車過程中，後臺同步執行一個模型去預測駕駛員的軌跡。 如果出現實際駕駛軌跡和影子模式軌跡不一致，就需要伺服器進行識別和判斷，是感知層、決策層、控制層的哪一個環節出現了問題。

如果問題出現在感知層，譬如說出現了在前期AI模型沒有覆蓋到的小場景資料 ，這時候，資料標註平臺就可及時的為這些場景資料發揮相對應的清洗和標註的作用，從而在以後相似的場景下實現精準識別。

“這就是我們的平臺提供的標註服務的能力所在。”賈宇航說。

賈宇航表示，雲測資料標註平臺4。0將可以為企業提供定製化的資料採集、清洗和標註的服務，幫助企業處理更為海量的線上AI訓練資料。

正是由於雲測資料對於AI訓練資料服務的高精度、場景化、工具化的高標準要求，幫助解決AI產業化落地的現實問題，讓眾多AI企業和各個行業的龍頭企業選擇與雲測資料合作，保持著長期良好的關係。

目前，雲測資料深度合作伙伴覆蓋了汽車、手機、工業、家居、金融、安防、教育、新零售、地產、生態系統等行業。其中包含眾多世界500強企業、高校科研機構、政府機構，頭部AI企業和大型網際網路企業，涵蓋了計算機視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術領域。

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