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，而数据作为算法的“燃料”，是实现这一能力的必要条件。
随着人工智能技术在各个行业的落地进程不断加速，数据的质量与效率成为行业新的共同追求。想要用“好的数据”来训练“好的AI”高效高质量的进行AI的应用落地，针对数据采集标注软件工程能力和系统能力的提升必不可少。提升数据服务的工程化能力，需要建设提供底层框架支持和一站式的统一开发平台，将数据采集、数据传输、数据清洗、数据标注、数据管理等进行集成，在解决实际数据需求的同时不断沉淀数据处理能力，形成数据标注平台。
云测数据总经理认为，在“工欲善其事必先利其器”这样的背景之下，数据标注平台在质量和生产效率上都制约着产能的提升。数据标注工具的结构创新、智能化、工程化等能力，才是助力人工智能产业快速落地的推进器。云测数据基于丰富的数据处理经验，研发出具备自主知识产权的“云测数据标注平台”，先后获得“北京市人工智能行业赋能典型案例(2023)”、2023“Data-centric AI以数据为中心的人工智能应用案例”优秀案例、“智赋百业”2023年人工智能融合发展与安全应用典型案例等多项荣誉，凭借技术先进性和应用成效获得业界的广泛认可。
AI数据训练综合效率提升200%
云测数据标注平台为企业提供了可以处理大规模感知数据的能力，可助力企业AI数据训练综合效率提升200%、标注精准度最高达99.99%。结合数据在环，通过引入模型输出预识别结果，更是进一步降低人员处理投入；迭代后期，人员只处理关键高价值数据和对AI辅助标注结果进行审核验证，人力成本逐步下降。以自动驾驶为例，采用云测数据标注平台，可实现车企DataOps数据闭环中的数据清洗、标注工作，与原流程相比提升2倍的流转效率。
数据管理持续发挥AI数据价值
云测数据标注平台实现了AI数据的可持续管理，不断积累更高质量、更高价值量数据，形成数据优势。在数据安全、大容量数据处理、数据挖掘、数据增强等方面，均可大幅提升数据的使用效率、二次挖掘价值，并可进行数据分级检索，数据资产管理等能力，提升团队协作效率，持续挖掘AI数据价值。
“云测数据标注平台”基于丰富的数据处理经验，通过工程化的赋能可以广泛地覆盖人工智能不同场景下的数据需求。云测数据通过综合系列工具平台，进行数据在环开发打通，将数据采集、处理、标注、训练、模型输出进行持续迭代集成，助力多个行业实现智能化转型和业务流程高效处理。