人工智能技術(shù)正應用到各個(gè)行業(yè)當中，并對推動(dòng)人類(lèi)科技經(jīng)濟發(fā)展起著(zhù)加速作用。麥肯錫全球研究所(McKinsey Global Institute)的一項預測顯示，隨著(zhù)人工智能技術(shù)越來(lái)越成熟，能力越來(lái)越強，預計它將極大地推動(dòng)世界經(jīng)濟，到2030年將創(chuàng )造約13萬(wàn)億美元的附加價(jià)值。
作為人工智能產(chǎn)業(yè)的內部驅動(dòng)力，數據、算法和算力三大要素對人工智能技術(shù)的升級發(fā)展至關(guān)重要。受政策利好、技術(shù)發(fā)展迅猛、場(chǎng)景需求劇增的影響，人工智能在各個(gè)行業(yè)逐漸落地的過(guò)程中，對數據精準程度、數據維度和樣本復雜性的要求正在變得越來(lái)越高，這對數據標注技術(shù)、標注平臺能力、不同維度數據協(xié)同標注等都提出了挑戰。
尤其在數字化轉型的背景下，各個(gè)行業(yè)對智能化的需求爆發(fā)的很快，各種AI基礎設施和解決方案的發(fā)展也極為迅速。而在A(yíng)I應用實(shí)踐中，優(yōu)質(zhì)的AI訓練數據工具對于行業(yè)智能化升級的價(jià)值提升就會(huì )更為明顯，優(yōu)質(zhì)的工具將從數據精準程度、數據維度和樣本復雜性的等角度提升AI訓練數據的價(jià)值，最大限度地提升人工智能推進(jìn)落地的效率。
以智能駕駛為例。在智能駕駛技術(shù)中，安全行駛是首要前提。這其中，感知是最重要的內容之一，沒(méi)有對車(chē)輛周?chē)S環(huán)境的定量感知，就猶如人沒(méi)有了眼睛，智能駕駛的決策系統就無(wú)法正常工作。與其他應用場(chǎng)景相比，智能駕駛的落地場(chǎng)景相對復雜，尤其面對復雜多變的路況環(huán)境，背后尤其需要有海量的、多維度的數據采集標注做支撐。
好的AI訓練數據平臺，在處理多維度數據的層面可以做到視覺(jué)，語(yǔ)音，文本，點(diǎn)云等的全品類(lèi)支撐。以云測數據標注平臺4.0為例，可通過(guò)“2D3D融合功能”對智能駕駛所需數據類(lèi)型進(jìn)行對應的融合標注，將點(diǎn)云中的標注物體通過(guò)融合參數映射到2D圖中。如下所示：
在標注工具方面，云測數據全面支持3D點(diǎn)云標注、3D矩形框選、語(yǔ)義分割、目標跟蹤(用于標注點(diǎn)云連續幀)、2D3D融合標注等工具的使用，同時(shí)擁有快速切幀、復制功能、2D圖輔助框、有效標注區域、預置框、自動(dòng)貼合等一系列提高標注效率和準確度的輔助功能，并保證數據標注的流暢性和時(shí)效性，以及行業(yè)內領(lǐng)先的數據標注精準度。
自動(dòng)貼合示意圖↑
不僅如此，作為行業(yè)內專(zhuān)注場(chǎng)景化、高質(zhì)量AI訓練數據服務(wù)的頭部服務(wù)商，標注平臺4.0涵蓋了市面上所有的標注工具，操作簡(jiǎn)單便捷效率高。在為AI提供了企業(yè)處理大規模感知數據的能力同時(shí)，可以減少數據采集周期，提升數據標注效率，并大幅降低AI模型訓練成本，并幫助企業(yè)在數據識別準確率提升上達到傳統方式無(wú)法達到的高度，極大地加速了人工智能的落地迭代周期，節省大量研發(fā)時(shí)間和成本。
據了解，云測數據標注平臺4.0是業(yè)內標注工具最齊全、綜合效率最快的平臺。可實(shí)現AI數據訓練過(guò)程綜合效率200%的提升、企業(yè)服務(wù)成本降低60%、標注精度更是高達99.99%，堪稱(chēng)算法工程師最佳搭檔。
展望未來(lái)，數據將成為各個(gè)行業(yè)的核心資產(chǎn)，如何挖掘數據背后的價(jià)值，則少不了數據標注平臺工具的提效。相信在優(yōu)質(zhì)平臺工具的的加持下，AI訓練數據的質(zhì)量和效率可以更上一層樓，持續推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)的場(chǎng)景化落地，加速實(shí)現更多行業(yè)的智能化升級。
