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AI数据的精耕细作时代:一场高质量大安全的实力比拼

互联网
2019
08/19
17:58
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作者:新芒网

2025年,97%的大企业将采用AI;

2025年,企业的数据利用率将达86%;

2025年,每万名制造业员工将与103个机器人共同工作…...

上周有这样一份报告,在圈子里广为流传开来。那就是《华为发布面向2025十大趋势》。166页的报告,向我们展示了2025年的智能世界,触手可及的未来。

开篇几项对AI、大数据的预判也正是出自于此。当然这些数据不是耸人听闻,而是跟据一系列严谨的定量预测和推演模型而得出。显然,人工智能担当的角色将更加突出,而数据的价值也得以显现。

报告之外,我们回到当下,也面临着诸多很现实的问题。早前,哈佛商业评论的一份研究显示,只有3%的公司数据符合基本质量标准。近一半的数据质量问题导致明显的负面业务后果。普华永道最新的一份报告指出,大型企业发现,多年来编制的劣质的客户和商业数据可能使他们无法利用人工智能和其他数字工具来削减成本,无法实现增加收入并保持竞争力。

而这个问题在国内其实很普遍,带来的后果也堪忧,糟糕的数据可能导致误导性的结果。除了浪费时间和金钱来分析不良数据之外,AI系统还会导致公司采取更加浪费的措施。

我们不难看出,高质量数据对AI的意义所在,无论是业务,还是升维到人工智能的发展进程,重要性不言而喻。AI数据服务也任重道远。

有这样一个共识,真正的创新困难且危险,也势必蕴藏着不可估量的市场机遇。AI数据服务这一领域更是如此。作为唯一且重要的指标,对数据精准度的话语权,也将是各家比拼的焦点。

比如我们就看到这样一家AI数据服务商,云测数据,在众多提供此类业务的企业中率先撞线跑了出来,通过攻坚最有难度的业务,更看重质量和效率和安全等。

这家公司有着怎样的实力和策略,能够掌握数据服务的话语权? 我们也试图去探寻和揭秘。

一、AI数据服务的越过山丘时刻

在近观这家公司之时,我们也有必要去了解一下AI数据服务的发展进程。诸多新生事物或模式,都会经历从初期简单粗犷到后来精细化垂直化的状态。AI数据服务的发展进化也是如此。

AI数据的发展可分为三个阶段,第一阶段是通过对互联网沉积数据做清洗以及标记,即可帮助算法完成初期认证和简单的识别。

但随着AI的发展,互联网数据已不能满足其训练需求,AI数据众包平台便应运而生。在众包平台上,可进行更多样更丰富的数据采集与标注,为AI提供更多样的数据,进一步提升AI的能力。

发展到现在,从AI的商业化落地角度出发,很多头部AI企业对定制化的场景数据需求愈发必要,而此类数据无法通过众包模式获取,需要定制化的搭建去还原真实场景。

“所以从逻辑上来讲的话,我们是相当于是帮助企业完成当中最重要及更有难度和专业的数据采集和标记。”

云测数据总经理贾宇航这样定义云测数据当下所做的事情。

在云测数据看来,AI最终是为了落地、为了被使用,所以对于AI所需的数据质量要求应更高。帮助企业打造数据核心壁垒,成为推动AI进一步落地的重要角色,也是云测数据对自己的要求。

二、被抢食的市场和局内人姿态

前几天,媒体争相报道任正非最新的内部讲话:“5G提供高带宽、低时延,支撑的是人工智能,人工智能才是大产业”。这也一语道破了AI未来的无尽潜力。

而AI数据服务也顺势成为新的商业机遇。我们注意到,当在搜索引擎搜索AI数据服务时,参与竞价广告推广的公司,就占据了大半个屏显页面,可见其竞争的激烈程度。

其中不乏百度旗下的百度数据众包,我们今天重点提及的实力玩家云测数据,以及国外知名企业亚马逊旗下的Amazon Mechanical Turk。

百度数据众包,定义为提供一站式的数据众包服务。早在2011年就以部门的形式成立,主要为百度内部需求方提供AI数据采集和标注服务。据官方介绍,整体有5000人的标注团队。通过人海战术,进而形成了速度快,成本低的优势。

在这个赛道,始终绕不开这家叫Mechanical Turk的平台。头顶亚马逊的光环,靠为训练人工智能提供AI数据众包服务起家。能够利用全球员工的集体智慧,技能和洞察力来简化业务流程,增强数据收集和分析,并加速机器学习开发。

几家颇具代表性的数据服务商,以不同的姿态入场抢食,并在各自擅长的领域中开辟一番天地。

三、再看云测数据贡献的方案:AI数据高精准的新担当?

实力玩家云测数据,是一家特殊的存在。这家Testin云测旗下的AI数据服务品牌,不同于其他公司的业务形态,通过为企业提供定制化场景采集模式以及高质量数据标注服务,为有更高数据标准的企业贡献和输出着他们的方案。

正因为公司从企业服务起家切入移动互联网中的测试业务,跟数据服务有着天然的拟合度,共同点则都是这个领域中最高难度的事情。

在测试领域中已经积累了足够的方法论和对应的这种协同工作的处理的方式,从更高级别的定制化场景采集切入,坚持自建数据标注基地和定制化场景实验室,为企业提供最安全、最精准的全流程一体化的数据服务解决方案。

四、破解数据安全之道:从价值观就起步的规范之旅

数据安全正在成为各大公司的一道底线。

对云测数据来说,他们的应对策略则从公司价值观上就已经对其进行了定义。

云测数据从价值观上,一直秉持着只有高精准数据才可以帮助客户构建核心壁垒。其所做的是将现实场景转化为有精准、高质且安全的数据,从根源上保证数据的唯一性。

此外具体落实到具体的工作中,标记的人员所使用的电脑都是完全的只有采集查看和操作的权利,但没有获取的权利,以及所对应的所有的硬盘的传送,全都是在加密硬盘中完成,而采集设备则直接是联网到云服务器上,所有操作的人员都不会接触到数据的,可以从根本上保证数据的安全性。

五、云测数据:重新定义AI数据服务

一说到重新定义,都会给人一种高不可攀的感觉。

在云测数据看来,重新定义AI数据服务的有两个层面。 一方面正如上文所说,数据在进化,目前阶段许多AI产品正处在逐渐落地的阶段,对于所需训练数据的获取难度,质量都有了更高要求,已有的服务模式从劳动密集型转向专业服务,行业内需要高效、高质的新标准出现。二是企业拥有高质数据,已经逐渐被证明是构建企业竞争壁垒的重要指标,所以对于数据隐私和安全的要求又上升到了新的高度。

在AI数据服务领域,云测数据算是能够驾驭这个重新定义这个领域业务的一家,通过协同沟通、对应场景理解、搭建对应采集的场景、流程化标注数据、从根源上保证数据安全等手段来达到“重新定义AI数据服务”。

新芒X如是说

根据Dimensional Research的一项新研究,大多数从事人工智能和机器学习计划的企业(78%)表示这些项目已停滞不前,数据质量是其中的罪魁祸首之一。

对人工智能公司来说,“成也数据,败也数据”毫不夸张。

而对于自创立就承担了更高难度AI数据服务的云测数据,持续用精准、高质且安全的数据给用户带来更多的价值,其提供的一站式、全链条模式或许充当着当下最适宜的服务AI数据的模型。

面向未来,云测数据早已做好了准备。

THE END
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