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云測數(shù)據(jù)：為人工智能提供專業(yè)、高效的AI數(shù)據(jù)服務(wù)

來源： 環(huán)球科技網(wǎng)  日期：2024-06-28  責(zé)編： 殷緒江  
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   【環(huán)球科技網(wǎng)】人工智能技術(shù)作為經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展的動力引擎，不僅需要持續(xù)探索重大場景應(yīng)用、建設(shè)強有力的算力生態(tài)，還需要充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素價值。隨著全球新一輪AI熱潮來臨，大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)已成為AI算法模型發(fā)展和演進的“燃料”。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，能夠為模型自身的學(xué)習(xí)、迭代，以及對推理能力的訓(xùn)練帶來正向影響。
   如今，人工智能在以大模型為核心實現(xiàn)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(shù)據(jù)作為高質(zhì)量、場景化人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的代表，通過領(lǐng)先的技術(shù)能力、卓越的服務(wù)品質(zhì)以及豐富的行業(yè)經(jīng)驗，為人工智能產(chǎn)業(yè)提供專業(yè)、高效、安全的AI數(shù)據(jù)服務(wù)，是人工智能產(chǎn)業(yè)落地進程中的重要力量。
   為助力企業(yè)應(yīng)對大模型在數(shù)據(jù)方面的挑戰(zhàn)，解決數(shù)據(jù)不足、數(shù)據(jù)質(zhì)量無法保證、數(shù)據(jù)管理難等痛點，云測數(shù)據(jù)針對大模型的特點和應(yīng)用需求，推出了面向垂直行業(yè)大模型的AI數(shù)據(jù)解決方案，可以幫助企業(yè)快速獲取多樣化訓(xùn)練數(shù)據(jù)、高效完成數(shù)據(jù)標注、建立統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)管理體系、輸出標準化可直接用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集、提供端到端全流程的數(shù)據(jù)服務(wù)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(yīng)用。
   除此之外，云測數(shù)據(jù)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(lǐng)域提供一站式AI數(shù)據(jù)處理服務(wù)，通過通用數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)標注平臺&數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)等生產(chǎn)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(shù)領(lǐng)域提供高價值數(shù)據(jù)支持，實現(xiàn)場景數(shù)據(jù)專業(yè)化、高質(zhì)量交付，幫助企業(yè)更快更好地實現(xiàn)AI應(yīng)用成功落地。
   與此同時，云測數(shù)據(jù)也一直推動著AI數(shù)據(jù)標準化體系建設(shè)，先后參與編制了《智能網(wǎng)聯(lián)汽車激光雷達點云數(shù)據(jù)標注要求及方法》、《智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)交付服務(wù)能力成熟度模型》、《人工智能數(shù)據(jù)集質(zhì)量管理能力評估方法》等產(chǎn)業(yè)相關(guān)標準，助力人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)在落地領(lǐng)域規(guī)范化發(fā)展。
   目前，云測數(shù)據(jù)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(tǒng)等行業(yè)。其中包含眾多世界500強企業(yè)、高校科研機構(gòu)、政府機構(gòu)、頭部AI企業(yè)和大型互聯(lián)網(wǎng)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(shù)領(lǐng)域。



 

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