瞄准产业标准创新，云测数据推动AI数据行业规范化发展

“高质量发展”是我国提出的一个重要概念，标志着我国经济已开始从高速增长进入高质量发展阶段。经济的高发展，离不开经济的活力、创新力和力量，但我国的创新体系并不十分健全，以5G、大数据、人工智能等为代表的核心创新能力是必要的，国内多数人在式发展、发展等方面化的基础还很薄弱。2021年10月10日，中共中央、国务院发布了《国家标准化发展纲要》以下简称《纲要》，从国家制度层面明确了标准化工作的总体要求、发展目标、战略任务和保障措施等内容，是全面系统推进国家标准化发展的工作部署。“要”的发布，有助于高创新，促进高水平，加速高体系，引导高发展。推动技术标准创新，技术与行业深度融合，更好地实现产业升级转型和高质量发展。国内AI数据服务厂商云测数据参与了“人工智能研发运营一体化模型/MLOps能力成熟度模型”，在数据领域引领专业能力输出，为AI数据服务化发展发挥了重要作用。参与人工智能开发管理标准，引领能力输出近年来，模型/MLOps在人工智能行业受到广泛关注，从模型全生命周期管理等角度，企业中的各类角色可以有效配合，提高业务价值。目前，模型/MLOps管理体系尚处于初步发展阶段，需要在过程规范性、过程自动化、标准一致性等方面进行提升，需要开展模型/MLOps标准体系的制定工作。

近日，中国院云大发布了世界首个AI模型开发管理--《人工智能研发一体化模型/MLOps能力成熟度模型第一部分开发管理》。通过“以评价推进建设，以评价推进改革”，系统地评估企业人工智能项目研发运营的一体化开发管理水平，确认不足，不断完善，跨越行业内优秀实践和能力，相互补充。作为《人工智能研发运营一体化模型/MLOps能力成熟度模型》系列标准的首个标准，填补了国内外机器学习项目开发管理标准的空白。云测试数据参与的“人工智能研发操作集成模型/MLOps能力成熟度模型第1部分开发管理”第8.3节“数据处理”一节指出，数据处理包括三个部分：数据预处理、数据注释和数据管理版本。在数据处理分级要求方面，数据标注能力子项目分级要求全部分为五个阶段，人工展开数据标注，使用离线标注工具对视频、图像等数据进行标注，具备多种原始数据的统一标注和管理。具备自定义数据标注功能，具备智能数据标注能力等内容，且这些能力均按要求阶段性进步。据云测量数据负责人介绍，之所以成为唯一加入该标准体系的AI数据服务企业，是因为数据标记领域的深耕精益求精和技术上的不断自我突破。经过快速发展，云测数据是模型，高质量和场景化的AI数据的持续流，将促进人工智能产业的加速发展，大大提高Al应用的规模化效果。可以参与AI开发运营一体化标准的制定，已经说明云检测数据是AI数据服务领域不允许当仁的领导者，通过促进技术标准的创新，可以进一步实现专业、技术的理念输出。企业对行业发展趋势可以展示不一般的影响力。从工具到平台，定义人工智能数据服务的未来当前人工智能应用已经从消费、互联网等泛C端领域辐射到制造、能源、电力等传统行业。麦肯锡全球研究所麦肯锡全球研究所的预测显示，随着人工智能技术的成熟和能力的提高，它将成为全球经济的主要驱动力，到2030年将创造约13万亿美元的附加值。

随着技术创新的迭代升级，数据服务的重要性也逐渐被外界所认可，同时AI应用场景也比以往更加广泛，随之对数据标记精度、交付效率、知识经验的要求越来越高，AI产业对数据的可扩展性需求和前瞻性需求将迅速增长。这个相互间的“吸引”，是的AI数据服务的机会。云测试数据通过数据产品、数据处理工具和数据服务的“三螺旋”，为智能驾驶、智慧城市、智慧物联网、智慧金融等行业提供高效、优质、多维、场景化的数据服务和策略，最大限度地发挥训练数据的价值。为人工智能场景化输送更多的数据支持。这种对人工智能数据质量、效率和场景化的要求，将促进数据元素的有序发展和高效利用，帮助企业直面“百家之争”智能化浪潮。同时，云测数据以创新加快行业发展为使命，通过推出“云测数据平台”、“AI数据集管理系统”等技术成果，为AI相关企业提供处理大规模感知数据的能力，结构创新、智能化、工程化、标准化标记平台产品为人工智能训练数据行业赋能，大大加快了人工智能相关应用的落地迭代周期，节省了大量研发时间和成本，并促进人工智能产业的落地。以云测量数据标记平台为例，其数据处理流程覆盖了数据收集、数据标记、数据管理等一站式环节，在多维数据处理水平上实现了图像、视频、音频、文本、点云等多数据类型支持。并对各种类型设置有代表性的模板，解决了人工智能场景落地多样性、丰富性的数据需求，通过数据传输、任务创建、数据标记、数据质量检查，实现了数据交付过程中的最佳、数据效率的提高、成本的提高。通过对植根于市场的实践的积累以及对前瞻性布局和先进技术能力的探索，最大限度地发挥训练数据的价值，云测量数据将为人工智能的场景化落地提供更多良好的数据支撑。相信随着人工智能数据服务行业的高速发展和标准化，人工智能数据的价值将进一步飞跃，人工智能产业的落地进程将大而稳步向前推进。