计算机视觉怎样实现自我超越？更大规模更精准的数据
最新发布的《2021中国人工智能应用趋势报告》强调，数据、算力和算法是支撑人工智能发展的"三驾马车"，为模型训练提供基本资料的「数据」，是人工智能的根基。
随着互联网、社交媒体、移动设备和传感器的大量普及，其产生并存储的数据量急剧增加，为通过深度学习的方法来训练人工智能提供了良好的土壤，海量的数据将为人工智能算法模型提供源源不断的素材，人工智能从各行业、各领域的海量数据中积累经验、发现规律、使其深度学习成果得以持续提升。
以计算机视觉中的图像视频识别技术为例，随着工业生产及生活消费领域影像设备的日益普及，每天都会产生海量蕴含丰富价值和信息的图片及视频，单靠人力无法进行分拣处理，需要借助图像视频识别功能进行集中快速获取与解析。目前，智能图片搜索、人脸识别、指纹识别、扫码支付、视觉工业机器人、辅助驾驶等图像视频识别产品正在深刻改变着传统行业。
图像视频识别技术深入生活场景的背后，数据发挥着愈加重要的作用。我们都知道人工智能是通过大批量基于特定标注规则后学习的方法论。"数据标注"通过人工智能训练师将像素、语音信号、文本内容等转换为机器能理解，能看懂的数据内容，这样机器才能习得识别处理。因此，数据标注工作自然也就成为将原始数据变成算法可用AI数据的关键步骤，是关乎整个AI产业的基础，更是机器感知现实世界的源点。
高质量的AI数据对于图像视频识别技术的落地应用的价值毋庸置疑，高质量的AI数据将最大限度地提升图像识别的效率。可以说，数据之于AI产业的意义，就在于可以最大程度上提升AI在行业落地的效率与稳定，进而推动新基建的落地，可见其意义之深远。
近年来，国内外从事图像视频识别的公司显著增加，谷歌、 Facebook、微软、旷视科技、图普科技、格灵深瞳等国内外知名企业重点集中在人脸识别、智能安防和智能驾驶等领域进行技术研发与产品设计。
那么，对于图像视频识别技术来说，如何通过高质量的数据进行模型训练从而输出更精准的算法？
从数据采集标注服务商云测数据在图像识别数据服务的实践我们了解到，其训练数据服务方案已经在众多的图像识别应用中落地，包含汽车、手机、工业、家居、金融、安防、新零售、地产等行业。以智能驾驶场景为例，通过数据采集服务，可对智能驾驶主流应用场景包括DMS与ADAS进行覆盖，包括驾驶员信息备采、多模及车载语音采集、物体采集等众多场景的搭建采集；在数据标注服务方面可满足图片通用拉框、车道线、DMS、3D点云、2D/3D融合、全景语义分割等标注类型，从而获取高效、优质、安全的，贴合应用场景的数据。从模型训练的源头保证图像视频识别技术的准确性，增强各大企业人工智能优势的优势，塑造企业核心数据壁垒。
不只是图像视频识别，人工智能的技术层还包括机器学习、自然语言处理等等，这些技术连接着机器与世界，对各类数据都有着海量需求, 可以说新一代人工智能是由大数据驱动的, 机器感知现实世界的起点就是数据。在人工智能技术快速迭代发展的当下，高质量数据累积和大规模应用将起到至关重要的作用，持续推动人工智能技术实现自我超越。
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