人工智能技術正應用到各個行業(yè)當中，并對推動人類科技經(jīng)濟發(fā)展起著加速作用。麥肯錫全球研究所(McKinsey Global Institute)的一項預測顯示，隨著人工智能技術越來越成熟，能力越來越強，預計它將極大地推動世界經(jīng)濟，到2030年將創(chuàng)造約13萬億美元的附加價值。

　　作為人工智能產(chǎn)業(yè)的內(nèi)部驅(qū)動力，數(shù)據(jù)、算法和算力三大要素對人工智能技術的升級發(fā)展至關重要。受政策利好、技術發(fā)展迅猛、場景需求劇增的影響，人工智能在各個行業(yè)逐漸落地的過程中，對數(shù)據(jù)精準程度、數(shù)據(jù)維度和樣本復雜性的要求正在變得越來越高，這對數(shù)據(jù)標注技術、標注平臺能力、不同維度數(shù)據(jù)協(xié)同標注等都提出了挑戰(zhàn)。

　　尤其在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，各個行業(yè)對智能化的需求爆發(fā)的很快，各種AI基礎設施和解決方案的發(fā)展也極為迅速。而在AI應用實踐中，優(yōu)質(zhì)的AI訓練數(shù)據(jù)工具對于行業(yè)智能化升級的價值提升就會更為明顯，優(yōu)質(zhì)的工具將從數(shù)據(jù)精準程度、數(shù)據(jù)維度和樣本復雜性的等角度提升AI訓練數(shù)據(jù)的價值，最大限度地提升人工智能推進落地的效率。

　　以智能駕駛為例。在智能駕駛技術中，安全行駛是首要前提。這其中，感知是最重要的內(nèi)容之一，沒有對車輛周圍三維環(huán)境的定量感知，就猶如人沒有了眼睛，智能駕駛的決策系統(tǒng)就無法正常工作。與其他應用場景相比，智能駕駛的落地場景相對復雜，尤其面對復雜多變的路況環(huán)境，背后尤其需要有海量的、多維度的數(shù)據(jù)采集標注做支撐。

　　好的AI訓練數(shù)據(jù)平臺，在處理多維度數(shù)據(jù)的層面可以做到視覺，語音，文本，點云等的全品類支撐。以云測數(shù)據(jù)標注平臺4.0為例，可通過“2D3D融合功能”對智能駕駛所需數(shù)據(jù)類型進行對應的融合標注，將點云中的標注物體通過融合參數(shù)映射到2D圖中。如下所示：

　　在標注工具方面，云測數(shù)據(jù)全面支持3D點云標注、3D矩形框選、語義分割、目標跟蹤(用于標注點云連續(xù)幀)、2D3D融合標注等工具的使用，同時擁有快速切幀、復制功能、2D圖輔助框、有效標注區(qū)域、預置框、自動貼合等一系列提高標注效率和準確度的輔助功能，并保證數(shù)據(jù)標注的流暢性和時效性，以及行業(yè)內(nèi)領先的數(shù)據(jù)標注精準度。

自動貼合示意圖↑

　　不僅如此，作為行業(yè)內(nèi)專注場景化、高質(zhì)量AI訓練數(shù)據(jù)服務的頭部服務商，標注平臺4.0涵蓋了市面上所有的標注工具，操作簡單便捷效率高。在為AI提供了企業(yè)處理大規(guī)模感知數(shù)據(jù)的能力同時，可以減少數(shù)據(jù)采集周期，提升數(shù)據(jù)標注效率，并大幅降低AI模型訓練成本，并幫助企業(yè)在數(shù)據(jù)識別準確率提升上達到傳統(tǒng)方式無法達到的高度，極大地加速了人工智能的落地迭代周期，節(jié)省大量研發(fā)時間和成本。

　　據(jù)了解，云測數(shù)據(jù)標注平臺4.0是業(yè)內(nèi)標注工具最齊全、綜合效率最快的平臺。可實現(xiàn)AI數(shù)據(jù)訓練過程綜合效率200%的提升、企業(yè)服務成本降低60%、標注精度更是高達99.99%，堪稱算法工程師最佳搭檔。

　　展望未來，數(shù)據(jù)將成為各個行業(yè)的核心資產(chǎn)，如何挖掘數(shù)據(jù)背后的價值，則少不了數(shù)據(jù)標注平臺工具的提效。相信在優(yōu)質(zhì)平臺工具的的加持下，AI訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和效率可以更上一層樓，持續(xù)推動AI產(chǎn)業(yè)的場景化落地，加速實現(xiàn)更多行業(yè)的智能化升級。