过去我（wǒ）们过多地把目光聚焦于“人工智能三要素（sù）”中的算（suàn）力和模（mó）型上；但随（suí）着人工智能的深入，好的算力（lì）和（hé）模型已不再（zài）是稀有物种，被标注好（hǎo）的（de）优质数据却成为时下最为稀缺的“黑金（jīn）”。AI的崛起离不开“好的”数据（jù）作为地（dì）基，这也是云测数据成立（lì）的初衷所在。现在戳右（yòu）边链接（jiē）上新智（zhì）元小程序了解更（gèng）多（duō）！

算力、模（mó）型和（hé）数（shù）据构成了人工智能的（de）三要素，过去（qù），我们过（guò）多的把目光聚焦于算力和模型上，殊不知，随着（zhe）人工智能（néng）的深（shēn）入，好的算力和模型已不再是稀有物（wù）种，反而那些被标注（zhù）好的（de）优质数（shù）据成为时下最为稀（xī）缺的“黑金”。

“公司的壁垒不再是算（suàn）法（fǎ），而是数据。让算法（fǎ）利（lì）用足（zú）够的数据，使得产品运（yùn）行起来。”人工智能和机器学习（xí）领域国际的（de）权威（wēi）学者吴恩达（dá）在发表以“AI is the new electricity”为主题的（de）演讲时，就重点强调了（le）数据的（de）重要性（xìng）。无独有（yǒu）偶，李开复在清华大学“清华学（xué）堂计算机科学实验班”题为《人工智（zhì）能的黄金（jīn）时代》的演讲中也讲到了此类观点，“如果你有垄（lǒng）断性的大（dà）数据（jù），你就会（huì）有很大的优势。”

以上种（zhǒng）种，都表明着（zhe）一件（jiàn）事，即AI的（de）崛起离（lí）不（bú）开“好的”数据（jù）作为地（dì）基，这也是云测数据成立的初衷所（suǒ）在。

溯源云（yún）测数（shù）据的AI数据服务（wù）之路

“自2011年切入企（qǐ）服市场以来，Testin云测不断致力（lì）于助力产（chǎn）业智能化，除了测试业务我们已经成为专业领（lǐng）域的垄断品牌，专注于AI数（shù）据（jù）服务（wù）的（de）云（yún）测数据也成为数据领域的标杆（gǎn）品牌。目前我们整个数据服务团队规模已超过1000人，通（tōng）过（guò）标审分离的流程（chéng）化作业模式和数据安（ān）全机制，更好的保证数据的（de）高质量产出和数据隐私性，从而更好地为人工智能落地提供定制化（huà）‘数据（jù）养料’。”在接受钛媒体（tǐ）专（zhuān）访时（shí），云（yún）测数据总经理贾宇航如是说。

AI数据服务作（zuò）为一个非标领域，往往需要根（gēn）据不同行业领域（yù）、不同的需求（qiú）进（jìn）行特定化的场景定制，而数据（jù）标注的过程，规范（fàn）化、标准化以及（jí）可机（jī）读（dú）性（xìng）又不（bú）可或缺，这就意味着云测数据（jù）所从事的领域（yù），并没有捷径可以走。

早期（qī）的数据标注服务门槛并不高，几个人、几台电（diàn）脑便可展开操作，导（dǎo）致（zhì）了行（háng）业（yè）鱼龙混（hún）杂、同（tóng）质（zhì）化竞争等现象，而这时的人（rén）工智能（néng）也处在（zài）初期发（fā）展阶段。但当人工智能驶（shǐ）入深水区，“应用（yòng）人智能”声势逐渐火热，相对应的算法（fǎ）对数据的精准程度和质量（liàng）要求也（yě）水涨船（chuán）高，就要求着作为AI数据服务的提（tí）供者，要为（wéi）人工智能（néng）提供（gòng）定制化的（de）、还原（yuán）应用（yòng）场景的优质数据。

针对于此，贾（jiǎ）宇航告诉钛媒体（tǐ），“以人脸（liǎn）关键点（diǎn）识别为例，早先的相关数据标注往往用一句话便可描（miáo）述完（wán）它的任务需求，到了现在（zài），已经发展到几百个关键点。通常数量级的人脸数据标注任务，有时候4张A4纸都未必能写完这些需求，而人脸的（de）数据标（biāo）注只是（shì）众（zhòng）多领域的任务（wù）需求（qiú）之一（yī）。”

庞（páng）大数据标注任务（wù）量级之（zhī）下，是当下业（yè）内需求端对精准和高质数据（jù）的普（pǔ）遍（biàn）共识。

这就要求着（zhe）数据服务（wù）要在数据标注和采集上下足功夫，而小团（tuán）队（duì）的能力范（fàn）围（wéi）则显得捉襟见肘。回归到数据标注（zhù）面向多领域这件事的（de）本质时，你又会发现，光靠人多或者说（shuō）采用“众包”模式往往只能解决（jué）量（liàng）的需求，数据标注人员是否（fǒu）能统一化协同管理以（yǐ）及是否具备相关领域知识（shí），才是决定某项数据（jù）任务完成质量的好坏。

同时，这也是云（yún）测数据当下正专（zhuān）注的事情。正如医生可以标注得好（hǎo）ct诊疗片（piàn），而（ér）云（yún）测数据团（tuán）队在进行自动驾驶车外环境数（shù）据标（biāo）注时发现，那些能够快速（sù）、精（jīng）准进行数据标注的人员往往拥（yōng）有（yǒu）驾驶经验。

云测数据快速成（chéng）长的秘（mì）诀（jué）是什么？

至此，我们还需要（yào）思考（kǎo）一（yī）个问（wèn）题，为什么云测数据能（néng）做到（dào）且做（zuò）好AI数据服（fú）务？

通过观察Testin云测的（de）发展历史，我（wǒ）们便能找到（dào）答案。

自2011年Testin云测（cè）成立到（dào）现在，已经为全球超过百（bǎi）万的企业及开发者提供服务，积累（lèi）了丰富且完（wán）善的技术（shù）能力和（hé）流程化管（guǎn）理能力。而云测数据AI数据服（fú）务正式开展于2017年，换（huàn）句（jù）换说（shuō），Testin云测（cè）的数据业务（wù）线从（cóng）一（yī）出生便拥有7年企业服务所积攒的经验，并继承了行（háng）业独立第三方的角色，天然的（de）“以客户（hù）为（wéi）中心”的企服基因（yīn）是云测数据区（qū）别（bié）于同行的最大护（hù）城河，而客户（hù）最为（wéi）关键的诉求则是“降本增效”。

“与企业服务在美国环（huán）境更侧重标准不（bú）同的是，中国（guó）更重服务，通过这么多（duō）年的观察我们发现，是（shì）否能切实满（mǎn）足用户（hù）的真实需（xū）求（qiú），其实是（shì）一（yī）个非常重要的（de）点（diǎn），并不是说企业一（yī）定要做（zuò）出一个平台或者一（yī）个工具，更多是（shì）从企业（yè）或行（háng）业（yè）需（xū）求出发，构（gòu）建对应（yīng）的服务模式。”贾宇（yǔ）航对钛媒（méi）体补充到。

以新零售门店（diàn）巡检为例，通常来说，每个门店每（měi）月都要巡检一（yī）次，门店（diàn）巡检模式是让一个人拿着调研表去盘（pán）点，随着人工成本（běn）的增加，而门店（diàn）数越来越多现实情（qíng）况，已经让这成（chéng）为一笔不小的开销。通（tōng）过引入（rù）AI数据服务，现在工（gōng）作人（rén）员（yuán）可以拿一个手机APP直接巡检，物品的数（shù）量、sku的数量（liàng）以及对应的（de）sq数量，都能（néng）一目了然。

“从不同客户反馈得知，通过我们云测数据（jù）的（de）数据标注服务（wù）而落地AI产品（pǐn）的（de）企业，可为（wéi）企业减少（shǎo）大概1/3的人工成本。”贾宇（yǔ）航如是说。

门店巡检只是案例之一，就（jiù）目前来说，云测数据主要关注（zhù）智能驾驶（shǐ）、智慧城市（shì）、智慧金融和智（zhì）能家居几大方向，这也是当（dāng）下市（shì）场需求最大（dà）的几个（gè）领（lǐng）域。面对不同（tóng）的数据领（lǐng）域，云测数据（jù）通过流（liú）水化作（zuò）业，将各个环节打造成不同模（mó）块，并配合自己的流程管理工具，优化人员管理、数（shù）据采集、数据清洗（xǐ）和数（shù）据标注的各个环（huán）节流（liú）程，确保内部（bù）的持续高效能运转，最终保证AI数据高质产出。

根据IDC调查显示，目前（qián）中国大数据发展（zhǎn）处于应用落地阶段，整个（gè）市场预计未（wèi）来（lái）五（wǔ）年将保持（chí）持续（xù）增长的趋势（shì），年复（fù）合增长率将达到17.3%。而得益于人工智能、5G、区块链（liàn）、边缘计算的发（fā）展，未来多方技术融合（hé），数据增长必然呈现井喷态势，数据（jù）采集和标（biāo）准业务（wù）作为其伴生体，必然有较大的增（zēng）长空间。

得益于对AI趋势（shì）的判断，Testin云（yún）测（cè）认为，“人工智能正在逐渐往应用人（rén）工智能”方（fāng）向发（fā）展，因（yīn）而（ér）云（yún）测数据在成立之初，就确定了定（dìng）制化（huà）“精准高质、独立安全”业务方针。本（běn）着这（zhè）张“王牌”，云测（cè）数据部门迅速扩充，在（zài）以往（wǎng）企业服务经验的完（wán）美嫁接之下，最终让云测数据成为（wéi）AI数据服务领域的头部企业。”

“云测（cè）数据业务规（guī）模量每年都在（zài）以（yǐ）倍（bèi）数的规模增（zēng）长（zhǎng），这也（yě）与我（wǒ）们所处赛（sài）道的市场深度息息相关，在（zài）我看来，整个市场仍然呈现非（fēi）线性（xìng）的几何增长态势，还有很（hěn）多机会蕴含其中，有待挖掘。”谈及云测数据业务线发展（zhǎn）状态时，贾宇航如是说。

“安全”是AI数据服务提供商绕不开（kāi）的命题

机会之下，企业端在提（tí）供优质数据的同时（shí），也要注（zhù）意数据服务（wù）过程中的规范（fàn）和安全。

在这方面，云（yún）测数（shù）据（jù）通过自建数据采集（jí）实（shí）验（yàn）室和自建数据（jù）标注基地的方式，规范管（guǎn）理专职数据服（fú）务团（tuán）队。这种措施除（chú）了（le）保证（zhèng）标注数（shù）据的质量和效率，也最大（dà）限度地保证（zhèng）了（le）数据（jù）产出的安全隐（yǐn）私（sī）性。

贾宇（yǔ）航对钛（tài）媒体强（qiáng）调到，云测数据自伊始便将数据安全放（fàng）在首位，集中表（biǎo）现在（zài）以下几个（gè）方面：

第一，不滥用数据，数据交付后清毁数据不留底，绝不二次使用；

第二，不（bú）侵（qīn）犯隐私（sī），与所有数据采集的用户都（dōu）签订数（shù）据授（shòu）权协议，确保（bǎo）AI企业用于训练的数据合法合规；

第三（sān），建立相关的数据保障机制，如（rú）从防火墙的设（shè）置、内部（bù）信息系（xì）统的管护、乃至标准化（huà）的流（liú）程（chéng）作业体（tǐ）系等。

正（zhèng）如（rú）Testin云测CMO张鹏飞多次强（qiáng）调：“即（jí）便说云（yún）测数据从安全（quán）到隐（yǐn）私防护（hù）这（zhè）套体（tǐ）系会（huì）加重运（yùn）营成本（běn），但从我们行（háng）业大局发展（zhǎn）来看，只有以这种负（fù）责的态度来执行工作，我们的行业才能‘良币驱（qū）除（chú）劣币’。”