在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AI算法的“燃料”，是实现这一能力的必要条件。因此，为机器学习算法训练、优化提供数据采集、标注等服务的人工智能基础数据服务成为这一人工智能热潮中必不可少的一环。可以说，优质的、海量的数据，是当前人工智能发现知识，创造价值，智能决策和行动的关键第一步。
在这个过程中，AI数据服务的工程化能力至关重要，数据服务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。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。
在此背景下，专业的AI训练数据服务厂商+领先的AI训练数据处理工具对于行业智能化升级的价值提升就会更为明显。以头部AI数据服务企业云测数据标注平台为例，云测数据标注平台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。相比传统的采集数据、训练模型的方式，极大地加速了人工智能相关应用的落地迭代周期，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%。源源不断产出的高质量、场景化的AI数据，促使着人工智能产业加速发展，显著提升了Al应用的规模化落地效果。
值得一提的是，在“2023全球数字经济大会——人工智能高峰论坛”上，云测数据标注平台在人工智能数据服务领域的实践，经评审入选了“北京市人工智能行业赋能典型案例（2023）”，展现了云测数据在人工智能数据领域的实践成果。
据云测数据总经理介绍，数据标注工具的结构创新、智能化、工程化等能力，是助力人工智能产业快速落地的推进器。云测数据通过数据采集、数据清洗、数据标注等方式为企业业务引入AI数据治理，以标准API接口支持数据导入和导出，支持已有算法预标注功能，可以提供多项数据产品应用和数据服务，助力多个行业实现智能化转型和业务流程高效处理。其中，自动驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、零售货检等领域已经具备成熟化的应用实践，云测数据正在与各行各业进行业务流程对接，助力实现更多行业的人工智能产业化落地，为各行业数智化转型筑牢地基。
