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場景化，意味數(shù)據(jù)標注行業(yè)要滿足多樣化應用場景標注需求。以計算機視覺領域為例，目前云測數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)標注服務能力覆蓋自動駕駛、無人機、智能教育、智慧金融、工業(yè)機器人、新零售、安全防護等場景。

不同領域的不同場景需求，都有自己的數(shù)據(jù)類型與具體標注要求，因此極為考驗AI數(shù)據(jù)服務商的場景化服務能力和專業(yè)領域知識能力。

例如，在金融行業(yè)，早期對AI客服機器人的要求只停留在“用戶提問后，對其中的關鍵詞進行提取，并按照既定話術回答”，這時期人工客服才是回答用戶提問的主力軍，客服機器人只是配角。但是在互聯(lián)網金融業(yè)務競爭異常激烈的今天，越來越多的用戶習慣在網上辦理業(yè)務，AI客服機器人正在大規(guī)模地取代人工客服，AI問答的準確性將直接決定業(yè)務的效率和成本，并影響用戶體驗，很大程度上決定了金融機構的競爭力。

此外，隨著AI與各個產業(yè)結合的愈加緊密，AI商業(yè)化程度進入新的高度，企業(yè)對AI在商業(yè)化落地中的表現(xiàn)要求越來越高。為了保證AI算法的識別精度，AI數(shù)據(jù)的質量也就變得至關重要。

場景化＋高質量＋安全，云測數(shù)據(jù)助力AI商業(yè)化落地

巨大的用戶規(guī)模產生的海量數(shù)據(jù)是我國發(fā)展人工智能的優(yōu)勢，隨著人工智產業(yè)規(guī)模的進一步擴大，迫切需要更精準、場景化的高標準數(shù)據(jù)訓練推動人工智能落地。云測數(shù)據(jù)自成立以來，就致力于為AI場景化落地提供高質量數(shù)據(jù)支撐，與眾多業(yè)內領先企業(yè)建立了良好持久的合作關系。覆蓋行業(yè)包括智慧城市、智能家居、智能駕駛、智慧金融、新零售等領域，包含互聯(lián)網企業(yè)、科技企業(yè)和眾多智能化轉型的傳統(tǒng)企業(yè)。

在保證生產效率這一點上，云測數(shù)據(jù)十分強調作業(yè)協(xié)同化。在AI數(shù)據(jù)生產中，云測數(shù)據(jù)設計了從創(chuàng)建任務、分配任務、標注流轉、到質檢／抽檢環(huán)節(jié)和最后的驗收等更完善的管理流程，每個環(huán)節(jié)有相應專業(yè)人員來把控數(shù)據(jù)標注的質量和時間節(jié)點，進行好上下游工作環(huán)節(jié)銜接，得以在保證質量的前提下可以真正提高效率。

在場景化數(shù)據(jù)交付方面，云測數(shù)據(jù)通過自建實驗室和數(shù)據(jù)標注基地，為智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等眾多領域提供高質量的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標注服務，全方位支持文本、語音、圖像、視頻等各類型數(shù)據(jù)的處理。截止目前，云測數(shù)據(jù)在華東、華北、華南均設有數(shù)據(jù)交付中心和數(shù)據(jù)場景實驗室，已成功為眾多企業(yè)提供AI數(shù)據(jù)服務。

同時，云測數(shù)據(jù)一直將AI數(shù)據(jù)隱私安全放在業(yè)務開展的首要地位，在保障AI數(shù)據(jù)隱私性、安全性方面，云測數(shù)據(jù)三管齊下。在數(shù)據(jù)采集之前，云測數(shù)據(jù)會與所有數(shù)據(jù)采集的用戶都簽訂數(shù)據(jù)授權協(xié)議，確保AI企業(yè)用于訓練的數(shù)據(jù)合法合規(guī)；同時，在AI數(shù)據(jù)合格交付后從不留底，堅持數(shù)據(jù)絕不復用的核心原則。此外，云測數(shù)據(jù)從防火墻的設置、內部信息系統(tǒng)的管護到標準化的流程作業(yè)體系都建立了確切的數(shù)據(jù)保障機制，力圖做到步步保護、層層把關。

隨著“新基建“建設加速，AI行業(yè)將高速發(fā)展，AI運用落地，又加速AI數(shù)據(jù)這樣新興行業(yè)的興起。作為數(shù)據(jù)標注行業(yè)領頭羊，云測數(shù)據(jù)也迎來了空前的發(fā)展機遇，將順勢而為推動AI行業(yè)向更高質量發(fā)展。