充分发挥AI数据支撑价值，是数字技术长远发展的“必修课”
近年来，数字技术成为推动经济、社会高效高速发展的重要抓手，而人工智能作为关键性的新兴技术能力，正被视为推动整个国家数字化经济发展的核心推动力。根据今年国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》，包括AI算法、算力在内的数字经济核心产业增加值在2025年达到13.8万亿元，并通过这13.8万亿元数字经济核心产业，带动各产业间的数字化转型，推动数字技术与实体经济深度融合，让数字经济成为促进公平与效率更加统一的新经济形态。在数字技术持续发展的背景下，伴随着产业应用规模的不断突破，人工智能发展迅速并与各种应用场景深度融合，逐渐成为促进经济创新和发展的重要技术，开始赋能各行各业的客户实现其高效的数字化变革与发展。
数据作为人工智能技术实践的基石，伴随着整个AI产业的发展，人工智能产业对训练数据的拓展性需求和前瞻性需求更是快速增长。目前，行业内对训练数据需求类型的增加以及对服务标准要求的提高，产业链的专业化分工将愈加清晰。而在这一领域，我国相关AI基础数据服务厂商也相继开花结果。云测数据在深入理解数字经济内涵的背景下，以提供高质量、场景化的AI数据支撑为基础，助力人工智能技术产业化落地发展。
以云测数据为例，其面向智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等众多领域提供一站式AI数据处理服务，提供通用数据集、数据标注平台&数据管理系统等生产工具，实现“数据原料”到最后的“数据成品”全链条打通，持续为计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等AI主流技术领域提供高价值数据支持。实现场景数据专业化、高质量交付，帮助企业更快更好地实现AI应用成功落地。据悉，云测数据在今年深度参与编写了中国信息通信研究院云计算与大数据研究所(中国信通院云大所)重磅发布的全球首个AI模型开发管理标准。
人工智能概念爆发伊始，算法、算力、数据就是重要的三要素，进入落地阶段，智能交互、人脸识别、无人驾驶等应用成为最大的热门，AI 公司开始比拼技术与产业的结合能力，而数据作为 AI 算法的“燃料”，是实现这一能力的必要条件。因此，为机器学习算法训练、优化提供数据采集、标注等服务的人工智能基础数据服务成为这一人工智能热潮中必不可少的一环。优质的、海量的数据，是当前人工智能发现知识，创造价值，智能决策和行动的关键第一步。
从AI产业链的发展情况和未来发展趋势来看，中国AI数据服务行业的市场规模正在逐步扩大。一方面，随着算法模型、技术理论和应用场景的优化和创新，AI产业对训练数据的拓展性需求和前瞻性需求均快速增长；另一方面，随着行业内对训练数据需求类型的增加以及对服务标准要求的提高，产业链的专业化分工将愈加清晰，专业化的训练数据服务提供商将扮演更加重要的角色。
只有提升对AI数据的质量、效率、场景化方面提升的要求，才能推动数据要素有序发展及高效利用。AI数据是人工智能技术应用和发展的基石，AI的大规模应用需要海量的AI数据对模型进行训练。人工智能相关企业想要更快更稳发展，就要不断提升对AI数据的质量、效率、场景化方面的要求，才能在“百家争鸣”的智能化浪潮中迎头而上，助力数字技术长远有序发展。（云测数据供稿）
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