AI巨头背后的企业，云测数据缘何成为行业“硬核英雄”

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没有好的数据，人工智能就没有未来，这已经成为业界的共识。事实上，人工智能行业和数据标注行业的关系正在上升。人工智能行业越发达，数据标注行业的商机就越大。这个事实非常明显，未来的人工智能数据产业是不可估量的。

12月8日，在国家发展和改革委员会国际合作中心、中关村管理委员会和大兴区政府的指导下，2019t-edge全球创新大会在北京召开。在最重要的“2019 edge Awards Global Innovation Awards”中，共有9家企业获得了“2019科技企业”奖，其中大部分是华为、SF Express、戴森等知名行业巨头，但其中一家——泰森云测试(testin Cloud Test)却深入从事企业服务，值得一谈。

在技术行业，测试云测试一直是一个“老熟人”。当testin Cloud testing于2011年成立时，它正赶上手机行业从功能性机器向智能手机转型的关键时期，而应用开发是该行业最大的出路。泰斯廷云测试(Testin Cloud Testing)应运而生，它引发了测试行业向云测试行业的转型，从而积累了大量客户，确立了行业品牌地位，成为垂直领域的独角兽。

然而，testin Cloud Testing的赢家不应该是因为它的测试业务，而是因为人工智能数据注释业务在最近两年迅速发展。

事实上，年度科技企业奖edge awards的评选标准是“2019年不断创新突破，在科技领域具有核心竞争力，对社会做出突出贡献的企业”。华为获得该奖项是因为它发布了自己开发的操作系统鸿蒙操作系统，而猎豹移动则是因为它面向智能服务机器人的布局。云测试也是如此。应用推出时，tesitn云测试凭借云测试占领了市场，并取得了成功。现在人工智能时代的浪潮正在到来，testin cloud testing以人工智能三要素之一的数据为起点，建立人工智能数据标注业务品牌-cloud testing data，再次成为行业第一。

众所周知，人工智能的三个要素是数据、计算能力和算法，其中数据居于首位。经过许多发展阶段，数据在人工智能的进化中发挥着越来越重要的作用。目前，人工智能算法的训练主要依赖于大量的数据。要完成，未来定制化和基于场景的数据也将成为人工智能商业化的关键。然而，随着人工智能企业对获取特定场景数据的需求不断增加，人工智能本身的采集既不高效也不活跃，这使得人工智能变得专业。

从这个角度来看，如果数据就像汽油对于引擎对于算法一样，那么像testin Cloud Testing这样的企业将在人工智能领域扮演“两桶油”的角色，为中国的人工智能行业提供高质量的数据燃料。

就像中石化和中石油一样，它们不仅负责原油开采，还负责石油产品的冶炼。云测量数据用于智能驾驶、智能家居、智能城市、智能金融、新零售等。通过自建的数据场景实验室和数据标注库。该领域提供定制的数据标注和数据采集服务，全面支持文本、语音、图像和视频等各类数据的处理，成功帮助人工智能企业或人工智能部门建立数据核心壁垒，不断为中国人工智能行业提供动力。

没有好的数据，人工智能就没有未来

在云数据被放大之前，数据标注一直被认为是隐藏在人工智能领域的劳动密集型产业。

什么是数据注释？简单地说，就是对各种类型的数据进行分类、框定、注释和标记，包括文本、图片、声音、视频等。，并用某个属性标记它们。人工智能需要海量数据，但海量数据不同于可用于机器学习的训练数据。符合质量要求的培训数据需要标注。

数据标注在2005年成为一个行业，当时以亚马逊的mturk-众包模式为代表的一种新的数据收集服务开始出现，被大量硅谷公司用来训练人工智能算法，这种众包模式后来传播到了中国。

数据标注的众包模式从一开始就是一个劳动密集型的行业，因为它基本上是由人力即数据标注者来实现的，其技术门槛其实很低，这使得河北、河南、山东、山西等地区出现了很多数据标注作坊，数据标注行业甚至为这些地区的小城镇和农村地区提供了大量的就业机会。

人工智能产业爆发初期，大量劳动密集型数据标注工厂为中国人工智能企业的崛起做出了巨大贡献。然而，正如儿童在不同的成长阶段需要不同的营养摄入量一样，随着人工智能产业的发展和演变，人工智能企业发现所需的数据维度和复杂性越来越高，数据服务和通用数据集的众包模式已经难以满足人工智能企业的数据需求。这时，定制数据服务模式出现了。

正如云数据总经理所说:如果以前的数据被标注为给人工智能企业提供饲料，那么云数据的业务目标就是为运动员充当婴儿奶粉和优质蛋白，从而帮助人工智能企业加快产业化进程。

因此，云数据开始在华东、华北和华南地区建立数据交付中心和数据收集基地，致力于为人工智能企业提供集成全过程的高精度、高质量的数据服务解决方案。到目前为止，它已经为国内外数百家企业提供了人工智能数据服务。

值得一提的是，将云测量数据输入数据标注领域不是一蹴而就的决定，而是由几个原因驱动的。

首先，数据标注服务也从属于数据服务的大市场，而云测量数据在这方面具有资源禀赋优势，或者说基因优势。九年来，作为市场上一个重要的独立第三方企业服务平台，泰森云测试在行业内积累了广泛的品牌影响力、技术实力和流程管理能力。它的人工智能数据服务品牌云测试数据并没有显得赤裸裸，而是带有潜力。

其次，这个市场足够大。数据标注服务属于数据服务市场和人工智能市场。据估计，明年中国人工智能核心产业的规模将超过1500亿元，这将带动相关产业的规模超过1万亿元，如果在全球范围内发布，规模将会更大。

据相关人士估计，一个500万人工智能项目将有10%的资金用于数据收集和标记。可以计算，到2020年，数据标签行业的市场规模将达到150亿。

最后，现有的数据标注行业是混合的，这为云数据等参与者提供了通过差异化竞争取胜的机会。

如前所述，随着人工智能技术的发展，人工智能技术公司对数据的要求越来越高。这种高需求体现在两个方面。首先，对数据质量本身的要求越来越高，包括数据的准确性、独立性和安全性。由于算法的准确性直接关系到数据的质量，数据的数量和质量将成为产品落地的瓶颈。

其次，对数据的定制和场景的要求越来越高。中国有成千上万家人工智能公司，它们都生活在不同的商业场景中，人工智能正积极地融入各行各业。相应的算法模型需要更多的数据来还原真实场景，而小数据的采集和标注已经成为人工智能产业化的桎梏。

当现有数据标注服务和通用数据集的众包模式难以满足所有数据的需求时，云测量数据在数据标注领域的竞争机会将会到来。

简而言之，“没有好的数据，人工智能就没有未来”，云测量数据在数据标注领域的商机是由于人工智能企业对“好数据”的需求越来越大，需要领先企业提供“好数据”。

高质量、精确和安全:针对数据

在明确考虑了市场机遇后，泰森云测试正式推出了其人工智能数据服务品牌——云测试数据。

在过去的几年里，云测量数据已经成长为市场上的顶级品牌，直到2019年底，泰斯廷云测量在全球创新奖的边缘奖项中获得了“2019年技术企业”。

云测量数据是如何完成的？事实上，所谓的简单之路并不复杂，其核心是针对人工智能行业对“更好的数据”的最新需求变化，重构和升级原有的数据标注行业模型。

首先，通过在人员、软件和硬件设施等方面的大力投资，提高了行业的进入门槛。为了产生更高质量的数据，华东、华北、华南建立了数据传递中心和数据采集基地，实现了一套标准化的操作流程。在数据收集基地，其贴标和质检人员与项目经理每天进行面对面的交流，确保每个人都能理解和掌握贴标相关技术，其技能和经验能够不断提高。

目前，云测量数据拥有一支近1000人的数据标注团队，在规模和质量上处于行业前列。在正式上岗之前，必须经过行业知识、平台工具使用、基础标准体系等团队培训过程。

其次，重构数据标签行业的安全生产流程，即保证绝对的数据安全。在这里，数据安全不仅意味着数据没有被污染，还意味着数据没有泄露，没有侵犯用户的隐私。因为对于人工智能企业来说，数据是其核心障碍的一部分，而人工智能企业无论给谁数据标注服务，都意味着他们有很高的信任度。这使得数据安全成为一种固有的竞争优势。

谁更安全，谁就更有可能赢得顾客。基于此，除了所有数据采集用户签署数据授权协议，以确保人工智能企业用于培训的数据的合法性和合规性之外，在云测量数据内部设置了一系列数据隔离和质量保证等数据安全保护流程，以便在确保企业数据安全的同时，不断构建和优化自己的数据采集和数据标注方案。

第三，在主场景中定制人工智能数据服务，以实现广泛的业务覆盖。鉴于人工智能企业对场景数据的巨大需求，自成立以来，云测量数据一直致力于为客户提供定制的场景数据采集和标注服务。到目前为止，云测量数据已经覆盖了人工智能市场的几乎所有重要领域，如智能驾驶、智能城市、智能家居、智能金融和零售。通过场景实验室的建立，可以实现定制场景的人工智能数据服务，帮助企业提高产品发布前所需的培训数据。

正如云首席营销官张鹏飞所强调的，“总的来说，人工智能数据行业没有统一的标准，也没有强调安全性和隐私性。然而，从长远来看，我们一直在努力为行业服务，并从隐私和安全保护的角度为数据质量设定基准。只有以这种负责任的态度为客户服务，我们的行业才能“用好钱赶走坏钱”，真正使人工智能成为新一轮的技术革命，改变整个社会和人类的进程。

不可阻挡的时代潮流

事实上，所有这些只是为了一个目的:为人工智能企业提供更高质量、更准确和更安全的数据。

对于习惯于在大规模数据收集时期成长起来的企业来说，云数据测量就像一个特立独行的人，因为它的出现提升了行业的整体质量水平，将企业的生存压缩在空.水平以下

然而，这是一个不可阻挡的大趋势。这种行业颠覆不是由云数据完成的，而是由其他企业完成的，因为客户需求是存在的。

回顾数据服务行业的发展历史，我们会发现它实际上经历了三个阶段，最初是实验室阶段或步行阶段。在这个阶段，人工智能企业对数据的要求还比较初步，甚至很多数据甚至可以不做标记就使用；第二阶段是所谓的劳动密集型阶段或运输阶段，众包成为主要模式；今天，它已经进入了第三个阶段，即数据服务的场景化和精细化时代。人工智能从马车速度前进到起飞前的夜晚，从吃饲料到喝航空空汽油，这使得高端数据提供商如云测量数据成为市场所需要的。

没有好的数据，人工智能就没有未来，这已经成为业界的共识。事实上，人工智能行业和数据标注行业的关系正在上升。人工智能行业越发达，数据标注行业的商机就越大。这个事实非常明显，未来的人工智能数据产业是不可估量的。

然而，这对云数据来说并不是一件坏事，因为这个市场太大了，云数据可能会成为主角。更重要的是，由于关键词数据，数据标注行业不仅面临市场和商业化，还意味着社会价值和承担社会责任。只有更多的企业共同努力，才能更快地清理行业的混乱，建立行业规范，使整个行业做大做强。