從目前的落地進展來看，人們拿起手機刷臉支付、拍照美顏、購物識圖，背后都有計算機視覺技術的身影。在更廣闊的行業(yè)市場，移動互聯(lián)網(wǎng)、安防、零售、物流、醫(yī)療、文娛、無人駕駛等領域都在進一步渴望著新應用、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式的出現(xiàn)。

　　業(yè)界關于計算機視覺技術已觸及天花板的討論越來越多，而源頭則統(tǒng)一指向了深度學習算法。由于深度學習高度依賴大量的標注數(shù)據(jù)，如果計算機視覺的精確度想要再提高，如:對非常小和模糊的目標做檢測，在復雜光照變化下保證分割結(jié)果穩(wěn)定等，都需要分類更加細致、標注更加細化的數(shù)據(jù)去“教導”深度學習算法。

　　以人臉識別技術為例，云測數(shù)據(jù)總經(jīng)理曾表示，2015-2016年，人工智能對人臉數(shù)據(jù)訓練的還相對粗放。但到了現(xiàn)階段，由于人工智能應用場景的多樣性，對不同年齡、性別、膚色，不同的光線、角度的場景化要求越來越復雜，而且拍攝設備也隨著手機、相機的不斷進化，從單鏡頭到雙鏡頭甚至增加了3D攝像設備，算法訓練對數(shù)據(jù)的要求變得更加精細、豐富更加具有策略性。

　　云測數(shù)據(jù)作為國內(nèi)數(shù)據(jù)采集和標注領域頭部的服務商，在創(chuàng)立之初恰逢自動駕駛、智能安防等AI趨勢興起，各大企業(yè)需要大量的視覺類型數(shù)據(jù)以打磨自己的算法和AI能力，由此計算機視覺領域也成為云測數(shù)據(jù)至今深耕最久、經(jīng)驗最豐富的領域之一。

　　可以說，視覺類型的數(shù)據(jù)處理能力，是云測數(shù)據(jù)最為成熟的能力之一。目前，云測數(shù)據(jù)全方位支持圖片、視頻、文本、點云等類型的數(shù)據(jù)采集標注，具備工具豐富、靈活，可根據(jù)企業(yè)需求定制等優(yōu)勢。并通過成熟的數(shù)據(jù)管理、質(zhì)檢等確保數(shù)據(jù)標注的精準度，契合企業(yè)對視覺類型數(shù)據(jù)的需求，可幫助企業(yè)高效高質(zhì)安全的獲取相關訓練數(shù)據(jù)。

　　以視覺類型的數(shù)據(jù)為例，云測數(shù)據(jù)的標注精度可以完成多高呢?據(jù)云測數(shù)據(jù)總經(jīng)理在某次采訪時透露，“一張人臉需要你準確地在內(nèi)眼角上標注人臉關鍵點，在圖片上，內(nèi)眼角也就不到100像素，而任務還會到標注到具體哪個像素上。”

　　基于對數(shù)據(jù)質(zhì)量的不斷追求，在2020年的中國國際服務貿(mào)易交易會上，云測數(shù)據(jù)正式向業(yè)界發(fā)布AI數(shù)據(jù)領域的最新成果——AI數(shù)據(jù)項目的最高交付精準度竟提升至99.99%。這個數(shù)字標志著，“數(shù)據(jù)”作為人工智能三大基石之一，已近邁入了高品質(zhì)時代。從此，云測數(shù)據(jù)在行業(yè)內(nèi)外也就成了高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)的代名詞。

　　云測數(shù)據(jù):視覺數(shù)據(jù)采集標注的引領者

　　如今，越來越多的行業(yè)在與計算機視覺技術結(jié)合。企業(yè)為了保持優(yōu)勢，打造持續(xù)的AI競爭力，各大企業(yè)開始與更專業(yè)的AI數(shù)據(jù)服務商緊密合作，以獲得更高質(zhì)量的場景AI數(shù)據(jù)來進行產(chǎn)品落地前的優(yōu)化。

　　更高的落地需求，對視覺數(shù)據(jù)的規(guī)模、質(zhì)量、時效性上提出了更高要求。但長期與行業(yè)眾多企業(yè)的緊密合作，讓云測數(shù)據(jù)持續(xù)保持著全品類視覺數(shù)據(jù)采集和標注的優(yōu)勢。

　　為了提供更為專業(yè)的服務，云測數(shù)據(jù)自建數(shù)據(jù)基地和場景實驗室的方式，打造出AI領域的數(shù)據(jù)“夢工廠”。目前，眾多AI巨頭、車企巨頭、大型金融機構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以及傳統(tǒng)企業(yè)等等，都與云測數(shù)據(jù)建立了良好的合作伙伴關系。

　　以自動駕駛為例，為了讓機器“看見”復雜道路環(huán)境中的車道線、路標、障礙物、行人、十字路口，以及一些長尾場景如:闖紅燈車輛、橫穿馬路的行人、路邊違章停靠的車輛等，數(shù)據(jù)標注時需要采用圖像分割、連續(xù)幀標注、2D圖像框選、3D點云標注等多種標注方式。其中，云測數(shù)據(jù)自研的3D點云標注工具，能夠保證整個標注過程流暢快捷，其效率比開源工具高5倍左右。

　　也是基于云測數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)采集標注領域的不斷進取，在近期《互聯(lián)網(wǎng)周刊》&eNet研究院、德本咨詢聯(lián)合發(fā)布的“2021數(shù)據(jù)標注公司排行”中，云測數(shù)據(jù)憑借最高99.99%精準度數(shù)據(jù)標注能力和場景化訓練數(shù)據(jù)方案等實力，蟬聯(lián)“數(shù)據(jù)標注公司排行”TOP1.

　　創(chuàng)立了ImageNet數(shù)據(jù)集的斯坦福教授李飛飛曾在TED演講中暢想:“當機器可以‘看到’時，醫(yī)生和護士會獲得一雙額外的、不知疲倦的眼睛，幫他們診斷病情、照顧病人；汽車可以在道路上行駛得更智能、更安全。我們會發(fā)現(xiàn)新的物種、更好的材料，還可以在機器的幫助下探索從未見過的前沿地帶。”

　　隨著AI技術商業(yè)化的持續(xù)深入，算法、算力方興未艾之時，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)成為推動AI深入長尾應用的關鍵推動力。面對長尾化的計算機視覺市場，數(shù)據(jù)能力的高低將成為一家AI公司競爭力強弱的重要指標，相信在云測數(shù)據(jù)的推動下，

　　更多相關產(chǎn)業(yè)的應用落地將迎來新一輪增長。