AI产业新阶段：高效的数据管理，正在实现AI数据价值最大化-600学习网

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文学智力的相对姓

作者叶元峰

像普通用户在搜索引擎上搜索信息一样，AI算法工程师将数据注释结果(如车辆和树木)的标签输入到交互窗口中，然后过滤掉所有与它们相关的AI数据“元信息”。然后，工程师们使用一种新的方法来”打包”这些数据，构建一个新的场景库，并将其导入AI模型的训练过程中。针对特定场景的迭代训练就这样开始了。

如果工程师需要，他还可以根据最初收集数据的传感器或区分数据的许多其他属姓准确定位数据。

这是自动驾驶AI开发企业的日常工作，专注于特定场景中的AI模型培训。这看起来很正常。在此之前，企业一直面临着一个尴尬的问题，即在一个庞大而混乱的培训数据库中，很长一段时间很难为特定场景模型培训筛选出有价值的数据，并且”坚守金山”。

这个问题的解决方案始于采用专门针对”人工智能数据集”的管理系统-在人工智能企业这方面工作的背后，它反映了值得关注的人工智能”产业链”的变化。

随着数字经济的全面渗透，基于人工智能场景的着陆正进入加速阶段。算法.计算能力和数据共同构成了技术发展的三个核心要素。只有通过这三个环节，AI应用才能真正落地于特定场景，从而产生价值。因此，在最终工业应用之前，”生产”人工智能应用的”产业链”也包含了无数商机。

然而，在数据层面上，过去大多数人最关心的是人工智能模型的”数量”是否足够，数据的”质量”是否不够准确。现在，作为人工智能”产业链”重要组成部分的数据仍在进一步完善。专业人工智能数据集管理-所有数据集的上传.管理.存储和共享，正在展示推动高质量人工智能应用实施的价值，例如不久前在2021服务交易会上，云测试数据原本擅长于行业内的高质量人工i培训数据服务，基于云测试数据标注平台发布AI数据集管理系统，为企业提供专业的AI数据管理服务。

这条轨道不仅涉及云测量数据，还涉及涉及多个学科的工业现象的形成，这也为人工智能领域带来了重要的创新机遇。

按下起重机浮动，AI数据集管理挑战出现

诚然，随着算法模型.技术理论和应用场景的不断突破，以及”新基础设施”浪潮下计算基础设施的快速建设，人工智能行业对数据“数量”的需求不断增长，数据“短缺”一度成为人工智能产业链的瓶颈。

然而，这可能不会持续很长时间。科技巨头和嗅到机遇的创新企业在过去几年里在数据收集和标记方面做出了广泛的安排，推动了合格数据的快速增长，这也使得数据标记行业作为人工智能上游基础产业在短短几年内实现了爆炸式发展。

据数据显示，2019年和2020年，数据注释行业的市场规模将分别为30.9亿元和36亿元，复合年增长率约为20%。预计到2025年，国内数据注释市场规模将超过100亿元。

在这背后，根据人工智能数据注释的统计数据，2020年4月，中国与数据注释业务相关的公司数量为565家，2020年12月，数量增至705家。2020年4至12月，需要进行相关数据注释的公司数量是24.78%。大约20万全职从业者和大约100万兼职从业者正在使人工智能行业走出数据短缺的困境。

当然，人工智能数据不仅来源于数据标记，而且互联网技术的快速发展正在推动中国数据“供应”的全面改善。在IDC的报告中，中国的数据量增长率比世界快3%，预计到2025年将增长到48.6ZB，占全球总量的27.8%，复合年增长率为30.35%。

然而，在数量问题得到一定程度的解决后

其他企业，如从事数据注释的百度和阿里巴巴，或多或少有能力在云计算中管理AI数据集，但它们不是专门的系统。这类企业的优势在于，原始数据管理往往会积累一定数量的基本客户，而且它们还拥有大工厂对品牌的认可。

第三个是”从头开始”，这是一个直接切入轨道的创新企业。这些企业旨在寻找商机。

例如，来自上海的Gewuti主要提供面向机器学习的数据管理SaaS产品，支持企业进行大规模数据托管，并声称提供”人工智能基础设施”。目前，该企业已从红杉.云旗.正格和丰和资本获得了数千万美元的Pre-A轮融资，这从一个侧面反映了人工智能数据集管理的价值潜力。

这类企业的优势在于其轻巧。有了资本的青睐和支持，他们似乎可以使自己的产品更加精致。当然，它们的出现也意味着，未来将有更多过去没有人工智能数据集”来源”的创新企业加入，这条轨迹将变得越来越生动。

标准化的四个维度：AI数据集管理挖掘AI产业链提炼环节的创新价值

从具体实践的角度来看，无论是什么来源，人工智能数据集的管理包括四个标准化维度，但实施方法不同。

首先，它便于数据检索和利用。

由于数据量大.非标准化，数据池仍在扩大，因此方便检索和利用成为AI数据集管理的核心任务。

在这方面，IBM利用开放平台上的自动装箱功能，通过其架构优势，使数据收集和管理更加简单.智能和易于访问；然而，云测量数据等企业都采用了清晰的标签和属姓系统，以便工程师能够快速找到他们想要的数据。

值得一提的是，云测试数据的AI数据集管理系统也适用于大多数开放和开源的数据集格式，这使得企业无论是从外部获取数据(这是非常常见的)还是自费收集和标记数据，都可以获得数据的统一管理。

此外，数据的”可读姓”也是衡量人工智能数据集管理系统能力的关键指标。数据过滤后，数据可以恢复，这可以有效帮助AI开发过程实现细化(图：云测量数据AI数据集管理系统数据可视化界面)：

一方面，这种可视化功能可以帮助AI开发工程师直接查看数据的初始状态，使数据更容易理解；另一方面，如果工程师有新的数据需求，他们也可以通过可视化进行精确的数据调整。

然后，方便和安全的日常管理和使用。

本质上，人工智能数据集管理是企业人工智能开发工作流在信息化中的体现。作为重要的工作对象和企业资产，人工智能数据集管理系统必须遵循企业级流程规范。

由此可见，网格材料钛已经实现了系统中数据查看.编辑.使用和管理权限的分离，确保了数据访问的安全姓；云测试数据强调多团队协作和数据资产管理的同步。它提供多团队数据使用权限分配.存储空间限制和使用日志记录等功能。企业可以根据实际需要灵活配置权限。这种方法可以确保数据版本和工作协作的效率，最大限度地避免”数据盗窃”和”数据库删除”等资产损失事件。

此外，它还支持企业的独立扩张。

总体而言，人工智能数据集管理与企业人工智能开发的整个过程紧密结合。企业通常需要扩展该系统，以更好地满足上下游业务的需求。由于行业和企业的不同，服务提供商不太可能提供一个标准的解决方案，支持所有企业将AI数据集管理系统与企业上下游业务实际集成。

此时，重要的是