自動駕駛、人工智能全面開花,高質(zhì)量數(shù)據(jù)成首需

時間:2020-05-21

來源:無人駕駛網(wǎng)

導(dǎo)語:近年來,國家瞄準(zhǔn)人工智能核心研究領(lǐng)域,制定出臺了一系列發(fā)展政策。

   近年來,國家瞄準(zhǔn)人工智能核心研究領(lǐng)域,制定出臺了一系列發(fā)展政策。如2017年7月,國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,提出若干發(fā)展階段目標(biāo);2019年3月,《關(guān)于促進(jìn)人工智能和實體經(jīng)濟(jì)深度融合的指導(dǎo)意見》發(fā)布,提出構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動、人機協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經(jīng)濟(jì)形態(tài)。包括人工智能的重要落地方向——智能駕駛領(lǐng)域也是新政不斷;2020年2月十一部委聯(lián)合發(fā)布《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》,將智能汽車列入頂層發(fā)展規(guī)劃,緊接著3月份自動駕駛分級標(biāo)準(zhǔn)也進(jìn)行了公示......
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  數(shù)據(jù)對人工智能產(chǎn)業(yè)的良好發(fā)展的必要性

  通過這些發(fā)展政策我們可以發(fā)現(xiàn)的是,人工智能正在成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心驅(qū)動力。作為國家“新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”之一的人工智能,已經(jīng)運用在智慧城市、交通、家居、醫(yī)療、金融和教育等各個領(lǐng)域。但其實在目前階段,人工智能落地亟需高質(zhì)的數(shù)據(jù)來完成算法訓(xùn)練,數(shù)據(jù)越多、越精準(zhǔn),落地的AI應(yīng)用也就越智能、越好用,可以說人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開數(shù)據(jù)的支持。

  提到AI數(shù)據(jù),不得不提在AI數(shù)據(jù)質(zhì)量方面擁有豐富交付經(jīng)驗的頭部企業(yè)——云測數(shù)據(jù)。云測數(shù)據(jù)自建的數(shù)據(jù)標(biāo)注基地和場景實驗室,以及專職數(shù)據(jù)服務(wù)人員的規(guī)范化管理和硬實力的技術(shù)投入,是數(shù)據(jù)高質(zhì)量交付的硬性保證;內(nèi)部完善的數(shù)據(jù)作業(yè)協(xié)同流轉(zhuǎn)體系,在保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的同時,可大幅提升數(shù)據(jù)作業(yè)的生產(chǎn)效率;文字、圖片、音頻、視頻等全品類數(shù)據(jù)處理能力、獨立第三方的身份和對數(shù)據(jù)隱私安全的嚴(yán)格把控,讓眾多 AI 企業(yè)和各個行業(yè)的龍頭企業(yè)選擇與云測數(shù)據(jù)保持著長期良好的合作關(guān)系。

  垂直行業(yè)數(shù)據(jù)需求各有不同,高質(zhì)量是共同點

  以前文提到的智能駕駛舉例,智能駕駛多應(yīng)用于自動駕駛、自主泊車、智能駕艙等場景,云測數(shù)據(jù)為其提供多維度、多模態(tài)的數(shù)據(jù)服務(wù)。如在車內(nèi)場景中涉及到疲勞監(jiān)測、動作識別、場景光線等一切會在車內(nèi)發(fā)生的場景,以及在車外環(huán)境中更復(fù)雜的障礙物、道路、天氣、地點、車道線、路標(biāo),以及一些長尾場景諸如闖紅燈車輛、橫穿馬路的行人、路邊違章??康能囕v等所有可能會涉及的場景數(shù)據(jù),可實現(xiàn)連續(xù)幀標(biāo)注、2D圖像框選、圖像分割、3D點云標(biāo)注、2D3D融合標(biāo)注等眾多功能,。

  再比如智能家居行業(yè)。智能家居多應(yīng)用于智能家電、智能音箱、智能掃地機器人等場景,云測數(shù)據(jù)依托于豐富項目經(jīng)驗與優(yōu)秀的行業(yè)理解,為智能家居企業(yè)提供全類型的數(shù)據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)采集服務(wù)。如語義分割、ASR語音轉(zhuǎn)寫,喚醒詞/控制詞、方言語料采集等等。

  這其中,又涉及到AI技術(shù)中重要分支的自然語言處理(NLP),具體的商業(yè)化應(yīng)用有:機器翻譯、輿情監(jiān)測、自動摘要、問答機器人、客服機器人、智能問診等,云測數(shù)據(jù)為以上眾多領(lǐng)域提供高質(zhì)量的NLP數(shù)據(jù)支撐。在云測數(shù)據(jù),以智能客服單個場景的意圖標(biāo)注,就分為10-20個大類,上百個子類,根據(jù)業(yè)務(wù)需求可能還會有進(jìn)一步的標(biāo)注細(xì)分。同時,云測數(shù)據(jù)除了對NLP數(shù)據(jù)進(jìn)行對話意圖、領(lǐng)域、槽位等進(jìn)行判斷和標(biāo)注,還可以進(jìn)行多角度的泛化。

  量變到質(zhì)變,數(shù)據(jù)是新基建的“基建”

  其實,站在AI數(shù)據(jù)服務(wù)的發(fā)展歷史角度看,AI對數(shù)據(jù)的要求也是伴隨著不同發(fā)展階段逐步提高。在AI商業(yè)化初期,AI算法對數(shù)據(jù)的精度要求不高,日常的AI訓(xùn)練首先要求數(shù)據(jù)量大,數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量要求相對不那么嚴(yán)格。但是隨著AI與各個產(chǎn)業(yè)結(jié)合得愈加緊密,企業(yè)開始從實際落地場景出發(fā),高精度、高質(zhì)量以及更多維度的數(shù)據(jù),對現(xiàn)階段AI產(chǎn)業(yè)化落地的至關(guān)重要。

  經(jīng)歷了從量到質(zhì)的改變,數(shù)據(jù)已成為引領(lǐng)人工智能發(fā)展的重要戰(zhàn)略窗口,人工智能可以說是目前最火的新基建之一,而高質(zhì)量數(shù)據(jù)就是人工智能基建的唯一和支撐AI產(chǎn)業(yè)化落地的基石。

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