AI数据成为应用人工智能的关键突破点

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人工智能正在渗透到各个领域，并赋予它们权力。结合各种场景的人工智能产业正在逐步细分和垂直化，重点发展人工智能芯片、前沿算法、无人驾驶、智能机器人、ai+5g等产业，涵盖ai+教育、ai+医疗、ai+产业等场景应用，而决定这些产业发展和场景应用的“基石力量”是ai数据。

高质量数据的基石

目前，中国人工智能在基础支撑、中间技术创新和顶层应用之间正在形成一条完整的生态链。据媒体报道，目前中国人工智能领域有五家公司被称为“五大人工智能”。算法层有上汤和蔑视，人工智能数据域有云数据，硬件层有涂鸦智能和地平线。这些公司专注于深化人工智能细分，并取得了业内公认的成就。

在基础层的人工智能数据服务部分，云数据点A是行业的代表，可以说是随着人工智能应用市场的增长而崛起的企业。它不仅代表了人工智能数据服务日益高质量的发展需求，也代表了数据在人工智能落地阶段发挥着更加关键的作用。

准确性和高质量是数据的核心要求

作为人工智能领域的基础设施，人工智能数据直接制约着人工智能技术应用的有效性。对于人工智能的应用，高质量的场景数据是核心存在。

作为行业内专注于基于场景的高质量人工智能数据的领先服务提供商，云数据致力于提供高质量的场景数据支持，高度重视数据交付效率和数据隐私安全，为人工智能产业化的顺利推进起到了基石作用。

为了产生高质量、高效率的人工智能数据，基于自建的数据标注库和数据场景实验室，云测量数据不断投入技术软硬件设施，不断提高数据标注工具的技术含量，直接提高了行业的进入门槛。同时，为云数据测量建立了一套标准化的流程、方法和人员机制，以确保数据服务团队的专业能力，并确保输出“高质量和准确”的数据。

目前，云测量数据具有丰富的人工智能数据采集能力和准确优质的数据标注能力，在各个领域具有完整的语音、图像、文本和视频数据覆盖能力，能够为需求方提供专业优质的人工智能数据，并为其提供智能驾驶、智能城市、智能家居、智能金融和新型零售等数据采集和数据标注服务，从而实现需求方构建完整人工智能生态的数据需求。

安全和隐私主管做什么？

谈到数据，不可避免的问题和争议是数据的隐私保护。据预测，到2020年，数万亿个项目将相互连接，每天将有500亿台机器相互作用。海量信息和数据的安全将成为一个巨大的挑战。目前，数据使用面临三大挑战:一是技术挑战，包括需要解决数据承载平台、算法和计算能力等问题；第二，数据治理的挑战；第三，合规性的挑战。数据合规性和监管已成为重中之重。那么，数据标注领域的领军人物如何在这些数据纠纷中实现技术与安全的平衡，将对整个行业的发展产生深远的影响。

从云测量数据的角度来看，确保数据安全和隐私是数据交付的首要原则。首先要确保数据永远不会被重用。对于客户定制的数据需求，交付后会全部删除，测云数据不会自行保存，定制的数据也不会复制给其他客户。

第二，云测量数据和所有数据收集用户都签署了数据授权协议，以确保企业用于培训的数据是合法和合规的。同时，在云测量数据内部设置了一系列数据安全流程和技术，如数据隔离和质量保证。

事实上，除了数据采集的质量和安全性之外，数据服务提供商的全类别服务能力和独立第三方的身份也是企业在ai合作中需要考虑的重要因素。像云数据这样的服务提供商不涉及客户业务，只提供专业的数据服务，这让企业客户在合作时倍感轻松。

在从数量向质量转变后，数据已经成为引领人工智能发展的重要战略窗口。随着人工智能与各行业的紧密结合，在人工智能应用的巨大需求下，高精度、高质量、多维度的数据将成为人工智能业务竞争的关键。