來源：雲測數據
現階段，各行各業都在積極擁抱人工智慧，交通、金融、醫療健康、智慧城市、工業製造等等都在智能化的道路上邁出了重要一步。從智能化到產業落地，人工智慧還有多長的路要走？其中有哪些因素影響著產業化進程？
人工智慧的落地與進階在於深入行業，而數據作為直接影響AI算法的因素，也在很大程度上決定了人工智慧行業的發展。從系統性的角度看，整個人工智慧產業不是一個孤立系統，而是有序的開放性系統。全方位、多類別、高質量的數據最終影響了AI算法的可靠性。而對於眾多致力於改變現實世界的企業而言，他們所期望的是基於現實場景的結構化數據，進而使AI產品達到能實際的應用水平，才能在行業里站住腳，真正的產生商業價值。譬如無人售貨機、智能駕駛、人臉支付，又或是顛覆某一領域，真正改變人類生活方式。
所以，當整個行業在思變之時，人工智慧將目光聚焦於垂直場景的高質量數據之上，這是一個理性且成熟選擇，也是AI行業縱深發展的重要標誌。
中國人工智慧在底層基礎支撐、中間技術創新、頂層應用之間正在形成完整的產業鏈。在基礎層的AI數據服務板塊，被業界稱為「人工智慧五強」之一的雲測數據極具行業代表性，它致力於提供高質量的場景數據支撐，十分重視數據交付效率與數據隱私安全，為推動AI產業化平穩落地發揮著基石般的力量。
實際上，人工智慧正處於產業化落地前夕，現階段最需要的正是高質量的AI數據和對根植於垂直場景深度的還原能力。Testin雲測CTO陳冠誠認為，「通過使用高質量場景化的數據服務，企業可以將自己算法的識別精度推到一個新的高度，進而落地成為產品被用戶使用，而沉澱的用戶數據以及用戶在分享過程中逐漸產生的更多網際網路數據，則會讓整個資料庫演變成大數據生態。」
為了滿足AI落地場景的高質量數據需求，雲測數據搭建了場景實驗室和數據標註基地進行相應的數據生產。在項目前期，項目經理會幫助客戶梳理更貼合實際情況的需求，試標驗收合格後開始大規模作業。在數據標註作業提交後，還有三層質檢環節和抽檢環節來確保數據的高質量輸出，並有項目經理全程跟蹤數據交付的流程。
在數據生產效率方面，雲測數據十分強調作業協同化。在AI數據生產中，雲測數據設計了從創建任務、分配任務、標註流轉、到質檢/抽檢環節和最後的驗收等更完善的管理流程，每個環節有相應專業人員來把控數據標註的質量和時間節點，進行好上下游工作環節銜接，得以在保證質量的前提現下可以真正提高效率。
同時，雲測數據極其看重數據的隱私安全，並設置了一系列嚴格措施。部分合作企業反饋，選擇雲測數據除了對其的專業度和服務能力了解之外，更為看重的是雲測數據的質量和安全性把控。
幫助AI企業和智能化轉型企業建立核心數據壁壘，通過提供高質量數據助力AI產業化平穩快速落地，就是雲測數據一貫思考並為人工智慧創造價值的出發點。
如今，雲測數據的AI數據標註、數據採集服務，已經覆蓋了智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等諸多領域的高質量的數據採集標註服務，實現了語音、圖像、文本、視頻的全領域覆蓋，支持各類型數據的處理。在為眾多企業提供AI數據服務的同時，雲測數據奠定了在數據採集標註領域的頭部位置，並深受各行業頭部企業的認可。
其實，無論從行業發展趨勢，還是從宏觀國家層面的導向來看，創造價值是人工智慧產業落地的基礎。基礎支撐結合應用場景是人工智慧的產業化落地過程非常關鍵的要素。在這個過程中，不乏一些眼光獨特、紮實做事的企業，他們致力於人工智慧產業發展水平的提升，真正在推動行業發展、城市建設以及國家戰略中創造著價值。