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在线监测和人工监测数据

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【摘要】:
联机监控及手动数据在线监测监控。这些数据决定AI的落地程度。当前人工智能商品化的计算、算法、技术,已基本成熟。用算法和应用落地真正解决行业特定的痛点,需要采集大量人工智能相关的原始数据,然后进行标注处理后的算法训练支持,可以说数据决定了AI的落地程度。

联机监控及手动数据在线监测监控。这些数据决定AI的落地程度。当前人工智能商品化的计算、算法、技术,已基本成熟。用算法和应用落地真正解决行业特定的痛点,需要采集大量人工智能相关的原始数据,然后进行标注处理后的算法训练支持,可以说数据决定了AI的落地程度。

对新出现的AI应用场景的需求越来越大。

AI产业的高速发展,智能驾驶、智能终端等领域不断发展,应用落地不断加快。就计算机视觉而言,一个新场景的开发,需要成千上万张或几十万张不等的、有标记性的图像。由于AI应用场景的丰富,AI数据服务将会产生长期的海量需求。

AI数据服务更注重专业化与品质。

伴随着AI产业的商业化发展,落地场景对AI数据的需求越来越多、越来越个性化,这也对AI数据服务的专业性和质量提出了更高的要求。对于中小作坊式数据服务提供商,技术、规模、专业化的领先品牌数据服务商将逐步被市场淘汰。

在线监测

业务痛点

易受攻击的数据。

AI数据的获取具有安全性要求,需要用户授权进行数据采集和培训,如果滥用或通过非法手段获取,容易产生法律风险。

资料的质量难以保证。

培训数据质量严重影响到算法的有效性,工矿企业人员管理和检验手段不足,数据质量参差不齐,数据质量难以保证。

在线监测

资料处理效率低。

自有队伍难以迅速扩展,外部小代理管理混乱,整体缺乏科学的项目管理流程,数据处理效率明显不足。

投入成本高

自建型数据采集、队伍标注型式过于庞大,需要一整套工具和过程支持,人力、技术、工具投入成本较高。

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