隨著技術的不斷迭代發展,人工智能應用已潛移默化的深入到人們的日常生活中,智能圖片搜索、人臉識別、指紋識別、掃碼支付、視覺工業機器人、輔助駕駛等圖像視頻識別產品正在深刻改變著傳統行業。而這些功能實現的背后,都要依賴于人工智能數據的標注。

圖像視頻識別技術深入生活場景的背后,數據發揮著愈加重要的作用。我們都知道人工智能是通過大批量基于特定標注規則后學習的方法論。"數據標注"通過人工智能訓練師將像素、語音信號、文本內容等轉換為機器能理解,能看懂的數據內容,這樣機器才能習得識別處理。因此,數據標注工作自然也就成為將原始數據變成算法可用AI數據的關鍵步驟,是關乎整個AI產業的基礎,更是機器感知現實世界的源點。可以說得數據者,才得人工智能。

“得數據者,得人工智能”正在成為行業共識,數據標注行業也在向更高標準發展的道路上火力全開。在2020年的服貿會上,國內知名頭部AI數據服務商云測數據展示了自己在人工智能領域的最新成果——AI數據項目最高交付精準度已達99.99%。這一超精確的數字意味著,人工智能三座基石之一的"數據"開始邁入更高質的時代,同時也意味著云測數據成為高質量AI數據的代名詞。對此,有媒體評論認為,AI數據標注已經由“勞動密集”進入“技能密集”時代。

高質量的AI數據對于圖像視頻識別技術的落地應用的價值毋庸置疑,高質量的AI數據將最大限度地提升圖像識別的效率。可以說,數據之于AI產業的意義,就在于可以最大程度上提升AI在行業落地的效率與穩定,進而推動新基建的落地,可見其意義之深遠。

近年來,國內外從事圖像視頻識別的公司顯著增加,谷歌、 Facebook、微軟、曠視科技、圖普科技、格靈深瞳等國內外知名企業重點集中在人臉識別、智能安防和智能駕駛等領域進行技術研發與產品設計。

那么,對于圖像視頻識別技術來說,如何通過高質量的數據進行模型訓練從而輸出更精準的算法?

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從國內頭部數據采集標注服務商云測數據在圖像識別數據服務的實踐我們了解到,其訓練數據服務方案已經在眾多的圖像識別應用中落地,包含汽車、手機、工業、家居、金融、安防、新零售、地產等行業。以智能駕駛場景為例,通過數據采集服務,可對智能駕駛主流應用場景包括DMS與ADAS進行覆蓋,包括駕駛員信息備采、多模及車載語音采集、物體采集等眾多場景的搭建采集;在數據標注服務方面可滿足圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點云、2D/3D融合、全景語義分割等標注類型,從而獲取高效、優質、安全的,貼合應用場景的數據。從模型訓練的源頭保證圖像視頻識別技術的準確性,增強各大企業人工智能優勢的優勢,塑造企業核心數據壁壘。

而對于整個人工智能行業來說,目前,包括安防、金融、工業、醫療、教育等領域對AI技術的需求極大,高精度AI數據交付在助力AI產業場景化落地的同時,不僅帶來了更好的用戶體驗,也進一步加快了智能化時代的到來,帶動算力、算法等領域的振興。在各方的努力下,中國AI市場將從局部的發展向整體的上升發展,行業前景一片向好。