这年头，真是什么样的数据集都有了。
IBM的5亿行代码（bug）数据集、清华&阿里的460万少样本NER数据集、还有假货数据集、“黑话”数据集、小黄图数据集……咳咳。
没错，相比遭遇瓶颈的算法，数据现在成了AI行业的“香饽饽”——
他们发现，当年一个ImageNet走天下，微调AI模型参数就能取得SOTA的时代已经过去。
来自谷歌AI的最新研究表明，要想在细分领域取得更好的模型效果，精准优质的数据十分重要，它在极大程度上决定了AI模型的性能。
例如，谷歌曾经做过一款流感趋势预测模型，但由于数据质量太差，预测结果甚至偏离了流感峰值的140%。
连斯坦福大学副教授、Coursera联合创始人吴恩达，也强调数据质量对于AI的重要性：
80%的数据+20%的模型=更好的AI。
一直以来，数据质量对于AI模型的影响程度都在被低估。
随着大模型如BERT、Alphafold2、GPT-3、DALL·E逐渐成为人工智能产业的潮流，更多的数据也在被“投喂”进各种AI模型中。
数据质量的问题，也因此更加突出。
来自谷歌、苹果、斯坦福、哈佛等七家顶级机构的一项研究表明，越大的语言模型，隐私泄露风险就越高。
他们用OpenAI的GPT-3模型做了实验，发现只需要一串“暗号”，就能让它报出某个人的姓名、电话、住址等隐私信息。
由于AI模型不能完全“消化”数据，只会把训练数据中的一部分原样展示出来，导致模型越大，对数据的记忆能力就越强，泄露隐私、输出虚假信息片段的可能性就越高。
不少大型AI公司，已经开始从根本上解决数据质量问题。
谷歌就已经开始研发数据处理算法，其中的TEKGEN模型，能将数据质量靠谱的知识图谱转换成文本数据库，再用于AI模型的训练。
而IBM、清华大学、阿里达摩院等国内外研究机构，也开始建立类似代码bug、假货、少样本NER一样的细分领域数据集。
但这些做法都需要足够的人力和精力，相比之下，外包/众包可能是更多AI企业的选择。然而在这种情况下，又可能获得不合要求、甚至良莠不齐的数据，质量难以保障。
现在，AI训练数据处理行业中迸现出一匹黑马——
一家对AI算法落地有所研究的AI训练数据服务商，自主研发了一个名为「云测数据标注平台4.0」的数据处理平台，直接将数据标注的最高准确率提升到了99.99%。
据云测数据表示，这一平台使得企业服务成本平均降低了60%以上，至于研发AI项目的效率，则提升了2倍不止。
这样的标注效率，并非有口无据。在4.0正式版上线前，「云测数据标注平台」一直是云测数据内部自用的AI训练数据处理平台。
正是凭借着这一平台，结合其高精准数据标注能力和场景化训练数据方案等实力，云测数据连续两年在数据标注公司排行榜上夺得TOP 1的位置。
凭的是三大技术特点：稳、全、快。
首先，对于目前成熟的标注场景，保证AI辅助标注稳定不出错。
对于智能数据标注技术来说，目前比较成熟的场景包括OCR（光学字符识别）、语音切割等任务。
以OCR为例，识别准确率是基本要求，更重要的是文字识别的效率：
至于ASR（语音识别）也是基本操作：
当然，如果需要的是TTS（智能转写）方面的数据，将一段话迅速转成拼音也非常easy：
其次，平台的效率不仅体现在识别速度和准确率上。
「云测数据标注平台4.0」另一个重要的特性，体现在它的场景全面性上——既能做2D边界框这种最简单的标注，也能做业内公认非常难的多端数据融合。
从图像、文本、语音、音视频……只有你想不到，没有平台做不到的数据类型。
先以进阶一点的NLP实体抽取为例。
这项技术的难点在于，必须迅速找出一段长文本中最有用的关键信息，过程中不仅涉及大量学术名词，而且分类的合理性也必须考虑。
在这种情况下，「云测数据标注平台4.0」对于医疗专业的学术名词也能轻松处理，且能准确地按照数据要求进行分类：
更重要的是，这一平台也能做行业公认较难的一项技术——多端数据融合。
这项技术包括多模态融合和多传感器融合两种类型，每种类型对于融合算法的要求都非常高。
以这项技术目前应用最广泛的自动驾驶领域来看，多传感器融合不仅要将多个传感器如激光雷达的数据进行融合，使得系统获取比单一传感器数据更多的信息，还得确保这一过程的准确率。
例如，一个简单的框就能将车辆的3D激光点云数据自动识别出来，更重要的是还能做智能贴合：
除此之外，在这些数据中，还涉及语音、图像、文本等多种模态信息的融合，即使只是图像信息，也涉及2D和3D数据的融合。
而在实现了传感器和多模态融合后，也还需要面临由于传感器硬件更迭，导致数据类型更新的问题，因此在工程实现时，可扩展性也是考虑因素之一。
最后，也是最重要的，就是对数据标注效率的提升了。
不同的AI模型，所用的数据类型并不一样，因此在获取AI训练数据时，也必须相应地调整标注方式，然而有些方法由于标注效率很低，从而导致成本的提升。
以图像分割为例，这项技术目前主流的标注方法有两种：多边形分割、像素级标注。
其中，多边形分割是一个成本巨大的标注方式，操作者必须像用PS里的“钢笔”一样，一点点地描出目标物体的边缘形状，将它与背景分割开来。
如果采用智能多边形分割的话，往往会出现细节却需要反复调整的情况，甚至比人工描边还慢（以某开源平台的智能标注效果为例）：
相比之下，目前比较先进的标注方法像素级标注，以2D边界框的简单操作就能迅速标注出物体的形状，准确率比多边形分割要高得多：
然而，并非所有AI图像分割模型都采用像素级标注的数据训练。
这就导致在AI模型要求多边形分割数据时，会出现标注成本极高的情况。
为此，「云测数据标注平台4.0」背后的程序员们，对多边形分割进行了优化：以像素级标注的简单操作，也能标注出多边形分割的效果，极大地加快了不同类型数据标注的效率。
或许有的人还对数据标注行业有所误读。但「云测数据标注平台」已经用实力证明，做出精准高质量的数据，同样是一个技术活。
现在，这一平台的4.0正式版，已经对外商业化使用。
自人工智能爆发以来，「云测数据标注平台」已有近5年的沉淀。
2017年，正值AI技术爆发一年有余，各行业对于数据处理的需求只增不减，随着AI模型变得越来越多样化，更多元的数据需求也在被提出。
云测数据能走到如今行业数据质量TOP 1的位置，客户涉及智能驾驶、智慧金融、智慧城市到智能家居等多个行业，涵盖计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等AI主流技术领域，所做的远不止把控AI训练数据的准确率。
数据标注，只是控制AI训练数据质量中的一环。
事实上，从AI企业提出对应需求的那一刻起，云测数据就开始对质量进行把控了。
接到需求后，云测数据采集团队需要根据客户所用的AI算法模型，对所采集的数据进行评估梳理，确定贴合模型训练的数据采集需求，通过行业首创的数据场景实验室进行相应的采集。
同时，在数据采集阶段，云测数据团队就会先对采集的数据进行审核清洗。
这一步非常关键，许多未经审核清洗就用作标注的数据，可能包含有不适合用作模型训练的隐私数据、或低质量数据。
对于隐私数据，需要适当对数据进行脱敏化处理；至于低质量数据，则需要对数据进行清洗，确保这批数据适合标注。
至于数据标注和质检的过程也堪称严苛，云测数据设计了从创建任务、分配任务、标注流转、到质检/抽检环节和最后的验收等更完善的管理流程，每个环节有相应专业人员来把控数据标注的质量和时间节点，得以在保证质量的前提现下可以真正提高效率。
这意味着，即使AI企业只提供一个模糊需求，云测数据也能通过从采集到标注的一整套流程，将能够直接使用的AI训练数据呈现给企业。
因此，要想从根本上控制数据质量，即使是数据行业也得掌握AI算法工程师的技术：
只有理解AI算法的原理，才能明确最适合模型的数据条件和类型，最终交付合适的AI训练数据。
这几年时间里，云测数据其实遇见过不少以“一篇AI论文”为需求的数据处理客户。
尤其是在AI技术爆发初期，许多企业对AI算法有一定了解，但并不清楚应该怎么处理数据，也没有任何可以用于AI模型训练的数据资源。
而且随着自动驾驶、金融、医疗等专业领域开始用上更复杂的AI算法，数据质量开始成为“重点关注对象”，任何一个错误的数据，都可能降低模型的准确率。
日新月异的AI算法、和更加复杂的场景，让一路走过来的云测数据，磨炼出了如今的「云测数据标注平台4.0」，不仅数据类型全面，而且数据质量高。
接下来，他们还希望能将这个平台进一步智能化，以迎接接下来的行业挑战。
云测数据总经理贾宇航表示，这或许最终会演变成一场“质量与效率上的博弈”：
最近，自动驾驶行业很火，我们需要处理的数据也呈现出一个数量级的增长。例如，去年一家企业只需要采集10辆RoboTaxi的数据，今年就增加到了百千辆RoboTaxi。
但我们希望，在保证数据质量不变的情况下，数据处理成本不会呈线性增长，而是利用智能化平台，让数据处理的成本更合理、效率更高。
云测数据的真实身份，其实是AI训练数据行业中的“数据科学家”：
他们的目标，是让AI行业能真正实现数据驱动。
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