在如今人工智慧的“三駕馬車”——資料、算力和演算法中，我們將資料（標註）視為業界實現通用AI過程中極具挑戰性的市場。

隨著人工智慧市場的火熱，資料標註從剛興起時的“良莠不齊”，發展到現在市場規模逐漸擴大、產業鏈愈加規範完善的階段。但基於AI多樣化應用落地需求急劇增加，如何透過高質量的資料訓練讓AI產品技術更具市場競爭力，成為相關企業首要思考的方向。對資料標註的質量要求逐步攀升，再加上敏感度始終線上的資料隱私安全的問題，行業依舊挑戰與機遇並存。

麥肯錫報告指出，人工智慧可以給嚴肅的採用者帶來真正的價值。強大的數字能力與主動的戰略結合在一起的人工智慧早期採用者有更高的利潤率，並且還有望在未來進一步擴大業績的差距，而人工智慧需要在特定資料上訓練的事實並沒有捷徑可走。這說明，資料標註質量的高低，直接影響著相關企業的競爭優勢。

具體來看，資料標註可細分為文字、語音、影象和影片型別。近年來，高科技和電信行業、金融服務行業是人工智慧應用方面的領軍者。這些行業多元化應用需求影響，對文字、語音、影象的標註佔據更大的市場份額，並仍在持續增長。

其中，影象和影片資料標註主要應用於人工智慧技術開發自動駕駛汽車和改善汽車操作體驗，語音和影象的資料標註應用於智慧家居領域消費者體驗相關的功能中。

雲測資料構築AI場景落地的“資料根基”

雲測資料是Testin雲測旗下AI資料標註服務品牌，作為國內頭部人工智慧資料採集標註服務商，它以為智慧駕駛、智慧城市、智慧家居、智慧金融、新零售等眾多領域提供還原場景資料採集和標註作為服務重點，透過場景實驗室還原場景資料，加上自建標註基地的高精度資料標註，實現了場景資料專業化、高質量的交付，幫助人工智慧相關企業更快更好的實現產品商業化落地。

為了滿足AI應用場景的多樣化需求,場景化資料採集尤為重要。

AI多元化應用落地已經成為企業機構實現數字化轉型並獲取競爭優勢的砝碼。但在普通場景下獲取特定場景資料是很難的。

比如在智慧安防領域，一個簡單的路人摔倒場景，不同光照、角度、著裝、性別都需要相應的資料去進行AI模型訓練；又或者智慧駕駛領域的中針對疲勞駕駛的輔助駕駛功能，透過識別使用者面部表情實時自動調整駕駛情況。這就需要捕捉識別駕駛員的面部表情。為了滿足這些特殊的長尾場景資料需求，雲測資料自行業首創的資料場景實驗室，透過還原搭建相關場景，進行相應的場景化資料生產。

獲取多元化場景資料後,更需要高精度的資料標註。

我們無時無刻不在產生資料，但不能隨取隨用，需要進行多輪處理——從資料採集到資料清洗再到標註才能轉化為AI所需的資料。AI產品質量要求演算法精度，實現精度則需要獲取的高質量資料，因此資料標註的精確度會直接影響AI產品質量以及AI應用的落地。

近期雲測資料受邀在英特爾內部社群分享“三大業務能力構築AI場景落地的根基”內容時也講到，隨著人們對人工智慧演算法識別準確的要求更上一個臺階，具有更高精準度的資料也將成為訓練階段的主流需求。雲測資料在資料採集標註領域的重要優勢之一，就是能提供足夠精準的訓練資料，因此其最高99。99%的精準度可較好的應對人工智慧資料精準度提升的情況，形成企業護城河。

案例淺談:雲測資料在給智慧家居總動員提供什麼“教材”?

雲測資料曾將AI應用比作學生，老師是背後的演算法工程師，而云測資料要做的就是生產好的教材。以智慧家居為例，當AI走進生活，智慧融入日常家居，來看看雲測資料為智慧家居提供了什麼樣的教材？

智慧家居由電視、音箱、掃地機器人等智慧產品，是人類對發掘慵懶生活的極致體現，未來將會有更多的細分化場景。在這些領域，人工智慧技術主要解決的是機器在看、聽、理解方面的問題，資料標註則貫穿人工智慧產品的探索期與商業落地階段。

在雲測資料的家居資料解決方案中，其透過更加規範性的組織管理和質量控制，注重全流程資料服務，覆蓋豐富地場景品類，以及多品類樣本儲備。在語音方面，支援ASR語音轉寫、聲紋識別標註、說話人識別、語音切割、情緒判定標註等；在自然語言處理方面，支援OCR轉寫、NLU語句泛化、文字資訊抽取、實體標註、詞性標註、槽位填充等，支援全方位的標註型別。

其中智慧語音互動、智慧視覺互動中相關的資料採集標註是小編的關注點。語音喚醒和識別準確度與否很考驗耐性，與其語音助手答非所問，還不如自己去開關燈，拿出手機放音樂。這些功能實現的背後，都受到資料的精準度高低、質量的好壞的影響。

談及資料，必繞不開的一個話題就是資料隱私、資料安全。雲測資料對此設定了一系列安全保障措施。其核心原則之一就是資料絕不復用，資料成功交付後不留底；並且以資料合法合規為前提與進行資料採集的使用者簽訂資料授權協議，能讓企業使用者在享受AI資料服務的同時擁有“安全”感。從而幫助企業透過高質量的資料實現自身AI產品的差異化和競爭優勢。