人類發(fā)展至今經(jīng)歷了蒸汽技術(shù)革命、電力技術(shù)革命、計(jì)算機(jī)及信息技術(shù)革命、以及及人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)、可控核聚變?yōu)榇砑夹g(shù)的第四次工業(yè)革命，無(wú)一例外的驗(yàn)證：技術(shù)在一步一步的推動(dòng)著整個(gè)社會(huì)向前發(fā)展。

  人工智能也一樣，新的技術(shù)變革，讓AI成為無(wú)數(shù)創(chuàng)業(yè)者傾向的破局方向。

  越是底層的東西，越有發(fā)展空間

  人工智能的技術(shù)發(fā)展可以分為三個(gè)層次，分別為基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層

  其中；應(yīng)用層是人工智能產(chǎn)業(yè)的延伸，集成一類或多類人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)，面向特定應(yīng)用場(chǎng)景需求而形成軟硬件產(chǎn)品或解決方案。

  而基礎(chǔ)層主要是一些基礎(chǔ)設(shè)施包括傳感器、芯片、云計(jì)算服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)及網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商等方面的加強(qiáng)，卻也是價(jià)值最高，構(gòu)建生態(tài)的基礎(chǔ)，大的公司往往會(huì)長(zhǎng)期進(jìn)行戰(zhàn)略布局。

  在基礎(chǔ)計(jì)算能力、數(shù)據(jù)，通用算法、框架和技術(shù)方面布局，聚集大量開發(fā)者和用戶，這基本是兵家必爭(zhēng)之地。

  上述三個(gè)層面的產(chǎn)業(yè)規(guī)模在2018年約557億元，2019年1078億元，2020年1600多億元，預(yù)計(jì)今年是2190億元，增長(zhǎng)率在30%-35%左右。

  越是初創(chuàng)，越要單點(diǎn)突破

  得力于我國(guó)政策加持與政府的布局，中國(guó)赫然成為全國(guó)人工智能應(yīng)用最領(lǐng)先和最活躍的國(guó)家之一，越來越多的資本順勢(shì)涌入這片火熱的賽道。

  據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，就人工智能領(lǐng)域整體而言，投資最多的還是集中在核心技術(shù)層，及部分應(yīng)用層。

  其中機(jī)器人/智能硬件、數(shù)據(jù)服務(wù)、計(jì)算機(jī)視覺三者占據(jù)半壁江山。其實(shí)對(duì)于大公司來講一般會(huì)布局整體，在三個(gè)層面“通吃”，不僅在產(chǎn)業(yè)，也在數(shù)據(jù)近乎壟斷，而沒有哪一家公司能夠抓住所有的機(jī)會(huì)。因此，可能你關(guān)注的正是大公司忽視的。

  研究顯示，81%的受訪者承認(rèn)用數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能的過程比他們預(yù)期的要困難，這表明，初創(chuàng)公司仍然可以在數(shù)據(jù)方面大有可為。“單點(diǎn)突破”數(shù)據(jù)的垂直化也可以有發(fā)展的余地，甚至更具有優(yōu)勢(shì)。

  數(shù)據(jù)：是基礎(chǔ)也是機(jī)遇

  在人工智能大戰(zhàn)的過程中，視覺、聽覺、語(yǔ)義識(shí)別等能力幾乎成為標(biāo)配，要讓機(jī)器變得越來越“智能”，需要海量?jī)?yōu)質(zhì)的標(biāo)注數(shù)據(jù)來提升機(jī)器學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確性。

  數(shù)據(jù)雖然是AI的基礎(chǔ)，但也是AI技術(shù)發(fā)展中的重中之重,標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性直接影響算法模型訓(xùn)練的表現(xiàn)及產(chǎn)品的落地速度。

  AI時(shí)代，可以說質(zhì)量與效率是AI領(lǐng)域的共同追求，在各個(gè)行業(yè)落地進(jìn)程不斷加速的情況下，數(shù)據(jù)審核則是確保標(biāo)注數(shù)據(jù)質(zhì)量與效率并存的必備崗位。

  數(shù)據(jù)審核對(duì)于AI的意義

  一方面無(wú)論是人工的標(biāo)注數(shù)據(jù)，亦或者是機(jī)器標(biāo)注的數(shù)據(jù)，不同的項(xiàng)目，難度不一，標(biāo)注的過程中難免會(huì)出現(xiàn)偏差，數(shù)據(jù)審核這個(gè)時(shí)候就要通過對(duì)項(xiàng)目規(guī)范的熟悉，以全檢/抽檢的方式，確保標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度

  另一方面數(shù)據(jù)審核流程中，審核師能夠根據(jù)所標(biāo)注項(xiàng)目的要求引入項(xiàng)目的查錯(cuò)規(guī)則,進(jìn)一步保障了所標(biāo)注數(shù)據(jù)精度的提升

  整體而言數(shù)據(jù)審核的存在就是為了更好地提高數(shù)據(jù)標(biāo)注的效率、質(zhì)量與安全。

  AI數(shù)據(jù)質(zhì)量已經(jīng)成為人工智能行業(yè)發(fā)展的痛點(diǎn),數(shù)據(jù)審核不僅是將高精準(zhǔn)的標(biāo)注數(shù)據(jù)交付給上游企業(yè)，助力AI在不同場(chǎng)景的應(yīng)用落地，更是進(jìn)一步加快了智能時(shí)代的到來。

  相信AI數(shù)據(jù)審核數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)有你的加入，將會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)落地進(jìn)程,加速未來的到來。