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在線監(jiān)測和人工監(jiān)測數(shù)據(jù)
2021-12-08
聯(lián)機(jī)監(jiān)控及手動數(shù)據(jù)在線監(jiān)測監(jiān)控。這些數(shù)據(jù)決定AI的落地程度。當(dāng)前人工智能商品化的計(jì)算、算法、技術(shù)，已基本成熟。用算法和應(yīng)用落地真正解決行業(yè)特定的痛點(diǎn)，需要采集大量人工智能相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行標(biāo)注處理后的算法訓(xùn)練支持，可以說數(shù)據(jù)決定了AI的落地程度。
對新出現(xiàn)的AI應(yīng)用場景的需求越來越大。
AI產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，智能駕駛、智能終端等領(lǐng)域不斷發(fā)展，應(yīng)用落地不斷加快。就計(jì)算機(jī)視覺而言，一個新場景的開發(fā)，需要成千上萬張或幾十萬張不等的、有標(biāo)記性的圖像。由于AI應(yīng)用場景的豐富，AI數(shù)據(jù)服務(wù)將會產(chǎn)生長期的海量需求。
AI數(shù)據(jù)服務(wù)更注重專業(yè)化與品質(zhì)。
伴隨著AI產(chǎn)業(yè)的商業(yè)化發(fā)展，落地場景對AI數(shù)據(jù)的需求越來越多、越來越個性化，這也對AI數(shù)據(jù)服務(wù)的專業(yè)性和質(zhì)量提出了更高的要求。對于中小作坊式數(shù)據(jù)服務(wù)提供商，技術(shù)、規(guī)模、專業(yè)化的領(lǐng)先品牌數(shù)據(jù)服務(wù)商將逐步被市場淘汰。
業(yè)務(wù)痛點(diǎn)
易受攻擊的數(shù)據(jù)。
AI數(shù)據(jù)的獲取具有安全性要求，需要用戶授權(quán)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和培訓(xùn)，如果濫用或通過非法手段獲取，容易產(chǎn)生法律風(fēng)險。
資料的質(zhì)量難以保證。
培訓(xùn)數(shù)據(jù)質(zhì)量嚴(yán)重影響到算法的有效性，工礦企業(yè)人員管理和檢驗(yàn)手段不足，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證。
資料處理效率低。
自有隊(duì)伍難以迅速擴(kuò)展，外部小代理管理混亂，整體缺乏科學(xué)的項(xiàng)目管理流程，數(shù)據(jù)處理效率明顯不足。
投入成本高
自建型數(shù)據(jù)采集、隊(duì)伍標(biāo)注型式過于龐大，需要一整套工具和過程支持，人力、技術(shù)、工具投入成本較高。
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