人工智能有效提升AI数据精度是关键

随着技术的不断迭代发展,人工智能应用已潜移默化的深入到人们的日常生活中,智能图片搜索、人脸识别、指纹识别、扫码支付、视觉工业机器人、辅助驾驶等图像视频识别产品正在深刻改变着传统行业。而这些功能实现的背后,都要依赖于人工智能数据的标注。

图像视频识别技术深入生活场景的背后,数据发挥着愈加重要的作用。我们都知道人工智能是通过大批量基于特定标注规则后学习的方法论。"数据标注"通过人工智能训练师将像素、语音信号、文本内容等转换为机器能理解,能看懂的数据内容,这样机器才能习得识别处理。因此,数据标注工作自然也就成为将原始数据变成算法可用AI数据的关键步骤,是关乎整个AI产业的基础,更是机器感知现实世界的源点。可以说得数据者,才得人工智能。

“得数据者,得人工智能”正在成为行业共识,数据标注行业也在向更高标准发展的道路上火力全开。在2020年的服贸会上,国内知名头部AI数据服务商云测数据展示了自己在人工智能领域的最新成果——AI数据项目最高交付精准度已达99.99%。这一超精确的数字意味着,人工智能三座基石之一的"数据"开始迈入更高质的时代,同时也意味着云测数据成为高质量AI数据的代名词。对此,有媒体评论认为,AI数据标注已经由“劳动密集”进入“技能密集”时代。

高质量的AI数据对于图像视频识别技术的落地应用的价值毋庸置疑,高质量的AI数据将最大限度地提升图像识别的效率。可以说,数据之于AI产业的意义,就在于可以最大程度上提升AI在行业落地的效率与稳定,进而推动新基建的落地,可见其意义之深远。

近年来,国内外从事图像视频识别的公司显著增加,谷歌、 Facebook、微软、旷视科技、图普科技、格灵深瞳等国内外知名企业重点集中在人脸识别、智能安防和智能驾驶等领域进行技术研发与产品设计。

那么,对于图像视频识别技术来说,如何通过高质量的数据进行模型训练从而输出更精准的算法?

从国内头部数据采集标注服务商云测数据在图像识别数据服务的实践我们了解到,其训练数据服务方案已经在众多的图像识别应用中落地,包含汽车、手机、工业、家居、金融、安防、新零售、地产等行业。以智能驾驶场景为例,通过数据采集服务,可对智能驾驶主流应用场景包括DMS与ADAS进行覆盖,包括驾驶员信息备采、多模及车载语音采集、物体采集等众多场景的搭建采集;在数据标注服务方面可满足图片通用拉框、车道线、DMS、3D点云、2D/3D融合、全景语义分割等标注类型,从而获取高效、优质、安全的,贴合应用场景的数据。从模型训练的源头保证图像视频识别技术的准确性,增强各大企业人工智能优势的优势,塑造企业核心数据壁垒。

而对于整个人工智能行业来说,目前,包括安防、金融、工业、医疗、教育等领域对AI技术的需求极大,高精度AI数据交付在助力AI产业场景化落地的同时,不仅带来了更好的用户体验,也进一步加快了智能化时代的到来,带动算力、算法等领域的振兴。在各方的努力下,中国AI市场将从局部的发展向整体的上升发展,行业前景一片向好。

新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家的共同努力，寻找人工智能的突破点，同时必须要以严谨的态度进行科学研究，让人工智能学科走在正确、健康的发展道路上。