人工智能技術作為經濟社會高質量發(fā)展的動力引擎，不僅需要持續(xù)探索重大場景應用、建設強有力的算力生態(tài)，還需要充分發(fā)揮數據要素價值。隨著全球新一輪AI熱潮來臨，大量訓練數據已成為AI算法模型發(fā)展和演進的“燃料”。高質量的數據，能夠為模型自身的學習、迭代，以及對推理能力的訓練帶來正向影響。
如今，人工智能在以大模型為核心實現著更加快速的發(fā)展，并正在向一個嶄新時代全速邁進。云測數據作為高質量、場景化人工智能數據服務的代表，通過領先的技術能力、卓越的服務品質以及豐富的行業(yè)經驗，為人工智能產業(yè)提供專業(yè)、高效、安全的AI數據服務，是人工智能產業(yè)落地進程中的重要力量。
為助力企業(yè)應對大模型在數據方面的挑戰(zhàn)，解決數據不足、數據質量無法保證、數據管理難等痛點，云測數據針對大模型的特點和應用需求，推出了面向垂直行業(yè)大模型的AI數據解決方案，可以幫助企業(yè)快速獲取多樣化訓練數據、高效完成數據標注、建立統一規(guī)范的數據管理體系、輸出標準化可直接用于模型訓練的數據集、提供端到端全流程的數據服務等，從而滿足大模型持續(xù)迭代的需求，加速模型在實際場景中的落地應用。
除此之外，云測數據面向智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等眾多領域提供一站式AI數據處理服務，通過通用數據集、數據標注平臺&數據管理系統等生產工具，持續(xù)為計算機視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術領域提供高價值數據支持，實現場景數據專業(yè)化、高質量交付，幫助企業(yè)更快更好地實現AI應用成功落地。
與此同時，云測數據也一直推動著AI數據標準化體系建設，先后參與編制了《智能網聯汽車激光雷達點云數據標注要求及方法》、《智能網聯汽車場景數據圖像標注要求與方法》、《人工智能研發(fā)運營一體化（Model/MLOps）能力成熟度模型第一部分：開發(fā)管理》、《人工智能研發(fā)運營一體化（Model/MLOps）能力成熟度模型
第二部分：模型交付》、《面向人工智能的數據交付服務能力成熟度模型》、《人工智能數據集質量管理能力評估方法》等產業(yè)相關標準，助力人工智能數據服務在落地領域規(guī)范化發(fā)展。
目前，云測數據深度合作伙伴覆蓋了汽車、安防、手機、家居、金融、教育、新零售、生態(tài)系統等行業(yè)。其中包含眾多世界500強企業(yè)、高校科研機構、政府機構、頭部AI企業(yè)和大型互聯網企業(yè)，涵蓋了計算機視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術領域。
