过（guò）去我（wǒ）们过多地把目光聚焦于“人工智能三（sān）要素”中（zhōng）的算力和模（mó）型（xíng）上；但（dàn）随着人工智（zhì）能的深入，好（hǎo）的（de）算力和模型已不再是稀有物种（zhǒng），被标注好（hǎo）的优质数据却成为时下最为稀（xī）缺的“黑金（jīn）”。AI的崛起离（lí）不开“好的（de）”数据作为（wéi）地（dì）基，这也是云（yún）测数据成（chéng）立的初衷所在。现在戳（chuō）右边链接上新智元小程序了解更多（duō）！

算力、模型和数据（jù）构成了人工智能的三要素，过去，我们过多的把目光聚焦于算力和模型上，殊不（bú）知，随（suí）着（zhe）人工智能的深入，好的算力和（hé）模型已不再是稀有物种，反而那些被标注好的（de）优质数（shù）据成（chéng）为时下最（zuì）为稀缺的“黑金”。

“公司的壁垒不再是算法，而是（shì）数据。让算法利用足够的数据，使得产品（pǐn）运（yùn）行（háng）起来。”人工智能（néng）和（hé）机（jī）器学习领域国际的权威（wēi）学者吴（wú）恩达在发表以“AI is the new electricity”为主题的演讲时，就重（chóng）点（diǎn）强调了（le）数据的（de）重（chóng）要（yào）性。无（wú）独有（yǒu）偶，李开（kāi）复在清华大学（xué）“清华（huá）学堂计算机科学实验班”题为《人工智能（néng）的黄金时代》的演（yǎn）讲中也讲到了此类观点，“如果你（nǐ）有（yǒu）垄（lǒng）断性的大数（shù）据，你就会（huì）有（yǒu）很（hěn）大的优势（shì）。”

以上（shàng）种种，都（dōu）表明着一件事，即（jí）AI的崛起离不开（kāi）“好的”数据作为地基，这也是云测数据成立的初衷所在。

溯源云测数据的AI数据服务之路

“自（zì）2011年（nián）切（qiē）入（rù）企服市场以来（lái），Testin云测（cè）不（bú）断致（zhì）力于助力产业（yè）智能化，除了测（cè）试业务我们已经成为（wéi）专业领域（yù）的垄（lǒng）断品（pǐn）牌，专注（zhù）于AI数据服务的（de）云测（cè）数据也（yě）成为数据领域的标杆（gǎn）品（pǐn）牌。目（mù）前我们整个数据服务（wù）团队规模已超（chāo）过1000人，通过标审（shěn）分离的流程化作（zuò）业（yè）模式和数据安全机制，更好的保（bǎo）证数据的（de）高质量产出和数（shù）据隐（yǐn）私性，从而更好地为人（rén）工智能落地（dì）提供定（dìng）制化‘数据养料’。”在接受钛媒体专访（fǎng）时，云测（cè）数据总经理贾宇航如是说。

AI数据服务作为一个非标（biāo）领域，往往需要根（gēn）据不同（tóng）行业领域、不同的需求进（jìn）行特定化的（de）场（chǎng）景定制，而数据（jù）标注的（de）过程，规范化、标（biāo）准化以及可机读性（xìng）又（yòu）不可或缺，这就意味（wèi）着云测数（shù）据所从事的领域，并没有捷径可以走。

早（zǎo）期的数（shù）据标注服（fú）务门槛并不高，几个人、几台电（diàn）脑便可展开操作，导致了行业鱼龙混杂、同质（zhì）化竞争等现（xiàn）象，而这时的人工智能（néng）也处在初期（qī）发展（zhǎn）阶段。但当人工智能驶入深水区，“应用（yòng）人智能”声势逐渐火热（rè），相对应的算（suàn）法对数据的精准程度和质量要（yào）求也（yě）水涨船高，就要求（qiú）着作为AI数据（jù）服务的提（tí）供者，要为人（rén）工智（zhì）能（néng）提供定制化（huà）的、还原应用场景的优质数据。

针对（duì）于此（cǐ），贾宇（yǔ）航告诉钛媒体，“以人脸关键（jiàn）点识别为例，早先的相关（guān）数据标注往往用一句话便可描述（shù）完（wán）它的任务需求（qiú），到了（le）现在（zài），已经发展到（dào）几（jǐ）百个（gè）关键点。通常数量级的人脸数据标注任务，有时候4张（zhāng）A4纸都未（wèi）必能写（xiě）完这些需求，而人脸（liǎn）的数据标注（zhù）只是众多领域的任务需求之一。”

庞大数（shù）据标（biāo）注（zhù）任务量级之（zhī）下，是当下业内需求端对精准和高质数据（jù）的普遍共识。

这（zhè）就（jiù）要求（qiú）着数据服务（wù）要（yào）在数（shù）据标注和采（cǎi）集（jí）上下足功夫，而（ér）小（xiǎo）团队的能（néng）力范围则显得捉襟见肘。回归到（dào）数据（jù）标注面向多领域这（zhè）件事的本质时，你又会发现，光（guāng）靠人多或者说（shuō）采用“众包”模（mó）式往往只能解决量的需求，数据标注人员是否（fǒu）能统一化协同（tóng）管（guǎn）理以及是否具备相关领域（yù）知识（shí），才是决定某项数（shù）据（jù）任务（wù）完成（chéng）质量（liàng）的好坏。

同时（shí），这也（yě）是云测数据当下正专注的事情。正如医生（shēng）可以标注得好ct诊疗（liáo）片，而云测数据团队在进行自（zì）动驾驶（shǐ）车外环（huán）境数据（jù）标注（zhù）时发现，那些能（néng）够（gòu）快（kuài）速、精（jīng）准进行数据标注（zhù）的人（rén）员往往（wǎng）拥有驾驶（shǐ）经验。

云测数（shù）据快速成长（zhǎng）的秘诀是什么？

至此，我们还需要思考（kǎo）一个问题，为什（shí）么云测（cè）数据能做（zuò）到且做好AI数据服务（wù）？

通过观察Testin云（yún）测（cè）的发展历史，我们便（biàn）能找到答案。

自2011年Testin云测成立（lì）到现（xiàn）在，已经（jīng）为全球超过百万的企业（yè）及开发者提供服务，积累了丰富且完善的（de）技术能力和流程化管理能力。而云测（cè）数据AI数据服务正式开展于2017年，换句换说，Testin云测（cè）的数据业务线从一出生便拥有7年企业（yè）服务所积攒的（de）经验，并继承了行业独立第三方的角（jiǎo）色，天然的“以客户为中心”的企服（fú）基因是（shì）云测数（shù）据（jù）区别于同行的最大护（hù）城河（hé），而客户最为关（guān）键的诉求则是“降本（běn）增效”。

“与企业（yè）服务（wù）在美国环境更侧重标准不同的是，中国更重服务，通过这么多年的观察（chá）我们发现，是否能切实满足用户的真（zhēn）实需求（qiú），其实（shí）是一个非常重要的点，并不（bú）是说企业一定要做出一（yī）个平台或者一个工具，更多是（shì）从企业（yè）或行业需求出发，构建对应（yīng）的服务模式。”贾宇航对钛媒体补充到。

以（yǐ）新零售门（mén）店巡检为例，通常来说，每个门店每月都（dōu）要巡检一（yī）次（cì），门店巡检模式是让一（yī）个人拿着（zhe）调研表（biǎo）去盘点（diǎn），随（suí）着人（rén）工（gōng）成本（běn）的增加（jiā），而门店数（shù）越来越多现实情况，已（yǐ）经让这成为一笔不小的开销。通过引入AI数据服务，现在工作（zuò）人员可（kě）以拿一个手机APP直（zhí）接（jiē）巡（xún）检，物（wù）品的（de）数量、sku的数量（liàng）以（yǐ）及对（duì）应（yīng）的sq数量，都能一目了然。

“从不同（tóng）客户反馈（kuì）得知（zhī），通过我们（men）云（yún）测数据的数据标注服务而（ér）落地（dì）AI产品（pǐn）的企业，可为企业减（jiǎn）少大概1/3的（de）人工成本。”贾宇航如是说。

门店巡检只（zhī）是案例之（zhī）一，就目前来说（shuō），云测数据主（zhǔ）要关注（zhù）智能驾驶、智慧（huì）城（chéng）市、智（zhì）慧金融和（hé）智能家居几大方向（xiàng），这也是当下市场需求最大（dà）的几个领域。面对（duì）不（bú）同（tóng）的数据领域，云测（cè）数据通过流水（shuǐ）化作业（yè），将（jiāng）各个环节打造成（chéng）不同模块，并配（pèi）合自己的流（liú）程管理工具，优（yōu）化人（rén）员管（guǎn）理（lǐ）、数据采集、数据清洗（xǐ）和（hé）数据标注的各个环节流程，确保内（nèi）部的（de）持续高效能运转（zhuǎn），最终保证AI数据高质产出。

根（gēn）据IDC调查（chá）显示，目前中国大（dà）数据发展处于应用落地阶（jiē）段，整个市场预计（jì）未来五年将保持持（chí）续增长的趋势，年复合增长率将达到17.3%。而得益于（yú）人工智能、5G、区块链、边缘计算（suàn）的发展（zhǎn），未来多方技术融合，数据增长必然呈（chéng）现井喷态（tài）势，数据采集（jí）和标（biāo）准业务作为其（qí）伴生体（tǐ），必然有（yǒu）较（jiào）大的增长空间。

得（dé）益于对AI趋势的判断，Testin云测认为，“人工智能正（zhèng）在逐渐往应用人（rén）工智能（néng）”方向（xiàng）发展（zhǎn），因而云测（cè）数据在成（chéng）立之初（chū），就确定了定制化“精准高质、独立（lì）安全（quán）”业（yè）务方针。本（běn）着这张“王牌”，云测数（shù）据部（bù）门迅速扩充，在以往企业服务（wù）经验（yàn）的完（wán）美嫁接之下，最终让云测数（shù）据成为AI数据（jù）服务领域的头部企（qǐ）业。”

“云测数据（jù）业务规模量每年（nián）都在以倍数的规（guī）模增长，这也与我们所（suǒ）处赛（sài）道的市场深（shēn）度息息（xī）相关，在我看来，整个市场仍（réng）然呈（chéng）现非线性的几何增长（zhǎng）态势（shì），还有很多机（jī）会蕴含其中，有待挖掘。”谈及云测（cè）数据业务线（xiàn）发展状态时，贾（jiǎ）宇航如是说（shuō）。

“安（ān）全”是AI数据服（fú）务提（tí）供商绕不开的命（mìng）题

机会之下，企（qǐ）业端在提供优质数据的同时，也（yě）要注（zhù）意数据（jù）服务过程（chéng）中的规范和安全。

在这方面（miàn），云测（cè）数据通过（guò）自建数据（jù）采集实验室和自建（jiàn）数据标注基地的方式，规范管（guǎn）理（lǐ）专职数据服务团队。这种措施（shī）除了保证标注（zhù）数据的（de）质量（liàng）和效率，也最大限度地保（bǎo）证了数据产出的安全隐私性。

贾宇航（háng）对钛媒体强调到（dào），云测数据自伊始便将数据（jù）安全放在首位，集中表现在以（yǐ）下（xià）几（jǐ）个方面：

第一，不滥用（yòng）数据，数据交付后清毁数据不（bú）留底，绝不（bú）二次使用（yòng）；

第（dì）二，不（bú）侵（qīn）犯隐私（sī），与所有数据采集的用户都签订（dìng）数据授权协议，确保AI企（qǐ）业（yè）用（yòng）于训练（liàn）的数据合法合规；

第三（sān），建立相关（guān）的数据保障机制，如从防火墙的设置、内部信息系（xì）统的（de）管护、乃（nǎi）至标准化的流程（chéng）作业体系等。

正如Testin云测CMO张（zhāng）鹏飞多次强调：“即便（biàn）说云测数据（jù）从安全到隐（yǐn）私防护这套体系会加重运（yùn）营成本，但从我们行业大局发展来看，只有以这种（zhǒng）负责的态度来执行（háng）工作，我（wǒ）们的行业才能（néng）‘良（liáng）币驱除劣币’。”