充分发挥AI数据支撑价值，是数字技术长远发展的“必修课_

近年来，数字技术已成为推动经济、社会高效高速发展的重要立足点，人工智能作为关键性的新型技术能力，已被视为推动国家整体数字经济发展的核心推动力。根据今年国务院发布的“十四五”规划，包括人工智能算法、计算能力在内的数字经济核心产业增加值到2025年将达到13.8万亿元，通过这13.8万亿元的数字经济核心产业，推动各产业之间的数字化转型，推动数字技术与实体经济的深度融合。使数字经济成为促进公平和效率统一的新经济形式。在数字技术持续发展的大背景下，随着产业应用规模的不断突破，人工智能发展迅速，与各种应用场景深度融合，逐渐成为推动经济创新发展的重要技术，开始赋能各行业客户实现高效的数字化转型与发展。

数据作为人工智能的实践，随着整个人工智能的发展，人工智能对数据的可扩展性需求和未来性需求也在迅速增加。目前，随着行业内对培训数据需求类型的增加和服务标准要求的提高，产业链的专业化分工更加明确。在这一领域，中国的AI数据服务厂商也相继出现。云测量数据在深入理解数字经济内涵的背景下，在提供高质量、场景化的AI数据支持的基础上，支持人工智能技术产业化落地发展。以云测试数据为例，它为智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等诸多领域提供一站式AI数据处理服务，并提供通用数据集、数据标记平台及数据管理系统等生产工具。实现从“数据原料”到最后“数据成品”的全链条，持续为计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图等人工智能主流技术领域提供高价值数据支撑。实现场景数据的专业化、高质量交付，帮助企业更快、更好地实现AI应用的成功落地。今年，云测试数据深入参与了中国信息通信研究院云大所发布的全球首个人工智能模型开发管理标准的制定，展示了云测试数据在人工智能数据中的领先实践。

人工智能概念开始爆发，算法、计算能力、数据是关键的三要素，进入着陆阶段，智能交互、人脸识别、无人驾驶等应用成为最大的打击，AI公司开始争夺技术与产业的结合能力，数据作为AI算法的“燃料”，是实现这一能力的必要条件。因此，为机器学习算法的训练、优化提供数据收集、注释等服务的人工智能基础数据服务，已成为这一人工智能热潮中不可或缺的一部分。优质的、大量的数据，是人工智能发现、价值、智能理性和进行的重要的第一步。从人工智能链的发展和未来发展来看，中国人工智能数据服务正在逐步扩大。另一方面，随着算法模型和应用场景的最创新，AI对训练数据的可扩展性需求和前景需求都将迅速增加;另一方面，随着对培训数据需求类型的增加和服务要求的提高，链的专业化分工将变得更加重要，专业化的培训数据服务提供商将发挥更重要的作用。只有提高对人工智能数据质量、效率和场景化的要求，才能促进数据元素的有序发展和高效利用。云测数据总经理也表示，AI数据是人工智能技术应用和发展的基石，AI的大规模应用需要大量AI数据来训练模型。人工智能相关企业要想更快、更稳定地发展，就必须不断提高人工智能数据质量、效率和场景化要求，在“百家争”智能化浪潮中长期处于领先地位，帮助数字技术有序发展。