人工智能基礎(chǔ)設(shè)施作為“新基建”的重要部分,是人工智能產(chǎn)業(yè)賦能經(jīng)濟(jì)社會(huì)的關(guān)鍵載體,為壯大數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、加速邁向智能社會(huì)提供強(qiáng)大牽引力,受到業(yè)界的重點(diǎn)關(guān)注,主要國家和地區(qū)紛紛加快人工智能基礎(chǔ)設(shè)施布局。

近日,中國信通院發(fā)布《人工智能基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展態(tài)勢報(bào)告(2021年)》。報(bào)告首先介紹了人工智能基礎(chǔ)設(shè)施各地布局情況,然后從數(shù)據(jù)集、算力和開源開放平臺等三方面系統(tǒng)梳理了我國人工智能基礎(chǔ)設(shè)施最新發(fā)展態(tài)勢,在此基礎(chǔ)上剖析了AI基礎(chǔ)設(shè)施賦能各行業(yè)的若干典型案例,并對未來人工智能基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展趨勢作了相關(guān)展望。

報(bào)告認(rèn)為人工智能基礎(chǔ)設(shè)施是以算力要素能力、數(shù)據(jù)要素能力、算法要素能力構(gòu)成的基礎(chǔ)能力平臺為底座,以應(yīng)用開放平臺等為主要載體,以賦能制造、醫(yī)療、交通等重點(diǎn)行業(yè)和領(lǐng)域智能化轉(zhuǎn)型為目標(biāo),為實(shí)現(xiàn)壯大智能經(jīng)濟(jì)、構(gòu)建智能社會(huì)的專有服務(wù)設(shè)施能力體系。當(dāng)前,我國人工智能基礎(chǔ)設(shè)施尚處于初期,發(fā)展迅猛,其發(fā)揮的效力及釋放的價(jià)值還有很大的想象空間。

其中,數(shù)據(jù)資源是人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的三大驅(qū)動(dòng)力之一。數(shù)據(jù)集作為數(shù)據(jù)資源的核心組成部分,是指經(jīng)過專業(yè)化設(shè)計(jì),采集、清洗、標(biāo)注和管理,生產(chǎn)出來的專供人工智能算法模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。全球主要國家均將構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集作為人工智能戰(zhàn)略重點(diǎn)之一。

專業(yè)AI數(shù)據(jù)服務(wù)廠商扮演更加重要的角色

目前,數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)的企業(yè)機(jī)構(gòu)主要分為三類:第一類是AI公司內(nèi)部的標(biāo)注部門,第二類是數(shù)據(jù)標(biāo)注眾包平臺,第三類是以場景化、高精度數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注見長的公司。

第一種形式顧名思義,科技企業(yè)自身有數(shù)據(jù)采集標(biāo)注需求,大量數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)由公司內(nèi)部完成;

第二種是眾包平臺,以亞馬遜眾包平臺Mechanical Turk為代表,基本按照“需求公司——眾包平臺——多個(gè)互聯(lián)網(wǎng)用戶”的模式完成;

第三種是以云測數(shù)據(jù)為代表的,專注于高精度、場景化人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)的第三方服務(wù)廠商。

與其他數(shù)據(jù)標(biāo)注公司不同的是,云測數(shù)據(jù)具備完整的數(shù)據(jù)服務(wù)鏈條,率先形成AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)的“采、標(biāo)、管、存”的服務(wù),實(shí)現(xiàn)了從“數(shù)據(jù)原料”到 “數(shù)據(jù)成品”鏈條打通。實(shí)際上,這所體現(xiàn)的正是對數(shù)據(jù)質(zhì)量的把控能力和對場景深度的還原能力。

以云測數(shù)據(jù)為例,其已經(jīng)建立了數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)處理工具與數(shù)據(jù)服務(wù)的“三螺旋”,為智能駕駛、智慧城市、智能IOT、智慧金融等行業(yè)提供高效率、高質(zhì)量、多維度、場景化的數(shù)據(jù)服務(wù)與策略,最大化發(fā)揮訓(xùn)練數(shù)據(jù)的價(jià)值。

同時(shí),云測數(shù)據(jù)以技術(shù)創(chuàng)新加速行業(yè)發(fā)展為己任,通過推出“云測數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺”、“AI數(shù)據(jù)集管理系統(tǒng)”等技術(shù)成果,為AI相關(guān)企業(yè)提供處理大規(guī)模感知數(shù)據(jù)的能力,通過結(jié)構(gòu)創(chuàng)新、智能化、工程化、標(biāo)準(zhǔn)化的標(biāo)注平臺工具賦能AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)行業(yè),極大地加速了人工智能相關(guān)應(yīng)用的落地迭代周期,節(jié)省大量研發(fā)時(shí)間和成本,進(jìn)而推進(jìn)AI產(chǎn)業(yè)的場景化落地。

當(dāng)前,人工智能算法的演進(jìn)升級需要高質(zhì)量數(shù)據(jù)作為支撐,可以說,數(shù)據(jù)集的質(zhì)量越高訓(xùn)練的模型就越精準(zhǔn),模型的使用效果也就越好,更高質(zhì)量數(shù)據(jù)集將成為人工智能技術(shù)發(fā)展的重要推動(dòng)力。相信隨著人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合逐步深入,海量數(shù)據(jù)優(yōu)勢將進(jìn)一步顯現(xiàn),專業(yè)化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)提供商將扮演更加重要的角色。

來源:中國信息通信研究院和人工智能與經(jīng)濟(jì)社會(huì)研究中心”。

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