近日，艾瑞咨询发布《2022年中国面向人工智能的数据治理行业研究报告》，该报告以数据和数据治理为前言，在AI技术创新应用和AI数据需求引发二次治理的趋势背景下，选择金融、零售、医疗和工业四大典型行业为切入点，从需求侧角度对人工智能数据治理体系搭建给到指引。其中，云测数据凭借AI数据技术实力和在行业场景化数据服务中的卓越实践，与阿里云、华为云、浪潮、第四范式等相关数据智能代表企业共同入选“大数据产业图谱与数据服务关系链“。
AI技术创新应用大规模落地 带动大数据智能市场蓬勃发展
近年来，随着新技术模型出现、各行业应用场景价值打磨与海量数据积累下的产品效果提升，人工智能应用已从消费、互联网等泛C端领域，向制造、能源、电力等传统行业辐射。各行业企业在设计、采购、生产、管理、营销等经济生产活动主要环节的人工智能技术与应用成熟度在不断提升，加速人工智能在各环节的落地覆盖，逐渐将其与主营业务相结合，以实现产业地位提高或经营效益优化，进一步扩大自身优势。AI技术创新应用的大规模落地，带动了大数据智能市场的蓬勃发展，同样也为底层的数据治理服务注入了市场活力。
企业在部署AI应用时，数据资源的优劣极大程度决定了AI应用的落地效果。因此，为推进AI应用的高质量落地，开展针对性的数据治理工作为首要目必要的环节。回顾过去，早期的AI数据行业曾长期处于粗放的发展模式，数据粗制、混乱、复用的情况屡见不鲜；但随着AI与各个产业结合得愈加紧密，AI商业化程度进入新的高度，行业属性较强的垂直领域加速落地，AI数据的需求正逐渐转向个性化、场景化和准确化，AI 数据服务供应商的技术实力、精细化管理能力、流程把控能力不断提升，AI数据服务行业走向专业化、精细化、多维化。
挖掘AI数据核心价值，助力企业AI能力快人一步
从AI数据服务头部代表企业云测数据的发展历程中我们观察到, 在人工智能数据市场中，AI数据服务商想要形成强劲的业务优势，就要摆脱同质化竞争，保持在模式、技术、服务等方面的不断发展；而其源源不断产出的高质量、场景化的数据，也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。这种双向促进的“供求”关系，让AI数据服务精细化、场景化和专业化的趋势愈演愈烈。
以云测数据在标注平台工具的技术能力为例，其通过结构创新、智能化、工程化、标准化的标注平台产品赋能AI训练数据行业，可从质量、效率等方面激发数据价值，为企业提供处理大规模感知数据的能力，进而推进AI产业的场景化落地；又如云测数据在自动驾驶数据服务领域的深耕探索，其一站式自动驾驶数据解决方案在为相关需求企业提供大规模感知数据能力的基础上，帮助智驾企业减少数据采集周期、提升数据标注效率、降本增效，助其更快更好发展。
在整个AI数据服务过程中，云测数据通过工程化的赋能，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，并提供多维度、场景化的数据服务与策略，广泛地覆盖人工智能不同场景下的数据服务能力，满足AI应用在数据质量、数据丰富度、数据时效性等方面的需求，最大化发挥AI数据的基石作用。
据艾瑞咨询统计测算，2021年涵盖大数据分析预测(机器学习/深度学习模型)、领域知识图谱及NLP应用的大数据智能市场规模约为553亿元，预计2026年市场规模将达到1456亿元，随着市场大数据基础的完善与数据需求的唤醒推动，大数据智能市场的规模将持续走高。机遇伴随着挑战，在未来行业理性建设与增量市场逐步完善的大背景下，面向人工智能的数据治理更应着重在体系搭建、数据准备、数据质量、数据标准、特征管理等方面进行建设，持续挖掘数据核心价值。
