过去我们过多地把目光聚焦于“人工智能三要素”中（zhōng）的算力和（hé）模型上；但随着人工智能的深入，好的算力和模型已（yǐ）不再是稀有物（wù）种，被标注好的优质数据却成为时（shí）下最为稀（xī）缺的“黑金”。AI的崛起（qǐ）离不开“好的”数据作为（wéi）地（dì）基，这也是（shì）云测数据成立的初衷所在。现在戳右边链（liàn）接上新智元小程序（xù）了解更多！

算力（lì）、模型和数据构成了人工智能的三要素（sù），过去（qù），我们过（guò）多（duō）的把目光聚（jù）焦于算力（lì）和模型上，殊不知，随着人工智能的（de）深入（rù），好的算力和模型已（yǐ）不再是稀有物（wù）种，反而那些被标注好的优（yōu）质数据（jù）成为时（shí）下最为稀（xī）缺的“黑金（jīn）”。

“公司（sī）的壁垒不再（zài）是算法（fǎ），而是数据。让算法利用（yòng）足够的（de）数据，使得产品运（yùn）行起来。”人工智能和机器学习（xí）领域国际的权威学者吴恩达在发（fā）表以“AI is the new electricity”为主题的演讲时，就（jiù）重点（diǎn）强（qiáng）调了数据的重要（yào）性。无独有偶，李开（kāi）复在清华大学（xué）“清华（huá）学堂计（jì）算机科学（xué）实（shí）验班”题为（wéi）《人（rén）工（gōng）智能的黄金时代（dài）》的演讲（jiǎng）中也讲（jiǎng）到了（le）此类观点，“如果你有垄断性的（de）大数（shù）据，你（nǐ）就会有很大的优势。”

以上种种，都表明着一件事，即AI的崛起（qǐ）离不开“好的”数据作为地基（jī），这也（yě）是云测数据成立的初衷所在。

溯源云测数据的AI数据（jù）服务之路

“自（zì）2011年切入企服市场以来，Testin云测不断致力于（yú）助力（lì）产（chǎn）业（yè）智能化，除（chú）了测试业务我们已经（jīng）成为专业领域（yù）的垄断品牌，专注于AI数（shù）据（jù）服务的云测数据也（yě）成为数据领域的标杆品牌（pái）。目前我们整个（gè）数（shù）据服务团队规模已超（chāo）过1000人，通（tōng）过（guò）标审分离的流程化作业模式和（hé）数据安全机制，更（gèng）好（hǎo）的保证数（shù）据的（de）高质量产（chǎn）出和数据隐私性（xìng），从（cóng）而更好（hǎo）地（dì）为人工智能落地（dì）提（tí）供定制化（huà）‘数据养料’。”在接受（shòu）钛（tài）媒体专访时，云测数据总经（jīng）理（lǐ）贾（jiǎ）宇航如（rú）是说。

AI数据服务作为一（yī）个非标领域（yù），往往需要根据不（bú）同（tóng）行业领（lǐng）域、不同的需求进行特定化的场景定制，而数据标注的（de）过程（chéng），规范化、标准化以（yǐ）及（jí）可机读性（xìng）又不可或缺，这就（jiù）意味着云（yún）测数据所从事的领域，并（bìng）没有捷（jié）径（jìng）可以（yǐ）走。

早期的数据标注（zhù）服务门（mén）槛并不高，几个人、几台电脑便可展开操作，导致了行业鱼（yú）龙混杂、同（tóng）质（zhì）化竞争等现（xiàn）象，而这时的人工（gōng）智（zhì）能也处在初期发展阶段（duàn）。但当人（rén）工智能驶（shǐ）入深水（shuǐ）区，“应用人智能”声势逐渐火热，相对应的（de）算（suàn）法对数据的精（jīng）准程度和（hé）质量要求也水涨（zhǎng）船高，就要求着作为AI数据服务的提（tí）供者（zhě），要为人工智（zhì）能提（tí）供定制化的（de）、还原应用场景的优质数据。

针对于（yú）此（cǐ），贾宇（yǔ）航告（gào）诉钛媒（méi）体，“以人脸关键点识（shí）别为例，早先的（de）相（xiàng）关数据标注往往用（yòng）一句（jù）话便可描（miáo）述完它的任务（wù）需求，到了现在，已经发展到（dào）几百个关键点。通常（cháng）数量级的人脸数据标（biāo）注任务，有时候（hòu）4张A4纸都未（wèi）必能写（xiě）完这些（xiē）需求，而（ér）人脸的数据（jù）标（biāo）注只（zhī）是众多领域的任（rèn）务需求之一。”

庞（páng）大（dà）数据（jù）标注任务（wù）量级之下，是（shì）当（dāng）下业内需求端对精准和高质数据（jù）的（de）普遍（biàn）共识（shí）。

这就（jiù）要（yào）求着数据服务（wù）要在（zài）数据标（biāo）注和采集上下足功夫，而（ér）小团队（duì）的能（néng）力范围则显得捉襟见肘（zhǒu）。回归（guī）到数据标注面向多领（lǐng）域这件事的本质时，你又（yòu）会发现，光靠（kào）人多或（huò）者（zhě）说（shuō）采（cǎi）用“众（zhòng）包”模式往往只能解决量的需求，数（shù）据标（biāo）注人员是（shì）否能（néng）统一化协同管理以（yǐ）及是否（fǒu）具备相关领域知（zhī）识，才是（shì）决定某（mǒu）项数（shù）据（jù）任务完成质（zhì）量（liàng）的好坏。

同时，这也是云测数据当下正专（zhuān）注的事情。正如（rú）医生可以标（biāo）注得好ct诊疗片，而云测数据（jù）团（tuán）队在进行自（zì）动驾驶车外环境（jìng）数据标注时发现，那些能够快速、精准（zhǔn）进行（háng）数据标（biāo）注的人员往（wǎng）往拥（yōng）有驾驶经（jīng）验（yàn）。

云测数据快速成（chéng）长的（de）秘诀是（shì）什么？

至此，我们还需要思考一个（gè）问题，为什么云测（cè）数据能做到且做好（hǎo）AI数据服（fú）务？

通（tōng）过观察Testin云测的发展历史，我们便能找到答（dá）案。

自2011年Testin云（yún）测成立到（dào）现在，已经为全球超过（guò）百万的企业及（jí）开发者提供服务，积累了丰富且完善的（de）技术能力和流（liú）程化（huà）管（guǎn）理（lǐ）能力。而云测数据AI数据服（fú）务正（zhèng）式开展于2017年，换句换（huàn）说，Testin云测的数（shù）据业务线从一出生便拥有7年（nián）企业（yè）服务所积攒的经验，并继承了（le）行业独立第三方的（de）角色，天（tiān）然的“以客（kè）户（hù）为中心”的企服基因是（shì）云测数据区别（bié）于同行的最（zuì）大（dà）护城河（hé），而客（kè）户最为关键（jiàn）的诉求（qiú）则（zé）是（shì）“降本增效”。

“与企业服务在美国环境更侧重标准不同的是，中国（guó）更重服务，通过这么多年的观察我们发现，是否能切实满足用户的真实需求，其实是一个非常重（chóng）要的点，并不（bú）是说企（qǐ）业一定（dìng）要做出一个平台或者一个工具，更多是从企业或行业需（xū）求出（chū）发，构建对应的服务模式。”贾宇航对钛媒体补充到。

以新零售门店巡检为例（lì），通常来（lái）说，每（měi）个门店每月都要巡检一次，门店（diàn）巡（xún）检模式是让一个人拿（ná）着调研表去盘点，随着人工成本的增加（jiā），而门店数越来越多现实情况，已经让（ràng）这成为一笔不小的（de）开销。通过（guò）引入AI数据服务，现在工（gōng）作人员可以拿一个手机APP直接（jiē）巡检，物品的数（shù）量、sku的数量以（yǐ）及对应的sq数量（liàng），都能一目了然（rán）。

“从不同客户反馈得知，通过我（wǒ）们云测（cè）数据（jù）的数（shù）据标注（zhù）服务而落地AI产品的企业，可为企（qǐ）业（yè）减少大概1/3的人工成本。”贾宇航如是说。

门（mén）店巡检只是案例之一（yī），就目（mù）前来说，云测数据主要关注智能驾驶、智慧城市、智慧金融和智能家居几大方向，这也是当下市场需（xū）求最大的几个领（lǐng）域。面对不同的数据领域，云（yún）测数据通过（guò）流水化作（zuò）业，将（jiāng）各个（gè）环节打（dǎ）造成不同模块（kuài），并配合（hé）自己的流程管（guǎn）理工具，优化人（rén）员（yuán）管理、数据采集、数据清洗和（hé）数据标注的各个环节流程，确保内部的持续（xù）高效能运转，最（zuì）终保证AI数据（jù）高质（zhì）产出。

根据IDC调查显示，目前中（zhōng）国大数据（jù）发展（zhǎn）处于应（yīng）用落地（dì）阶（jiē）段，整个市场预计未来五年（nián）将保持持续增长的（de）趋（qū）势，年复合增长率将（jiāng）达到（dào）17.3%。而（ér）得益于人工智能、5G、区（qū）块链、边缘计（jì）算的发展，未来多方技术融合（hé），数据增长必然呈现（xiàn）井喷态势，数据采集（jí）和标准业（yè）务（wù）作为其伴生体，必（bì）然有较大的增长空间。

得益于对（duì）AI趋势的判断，Testin云测认（rèn）为，“人（rén）工智能正在逐渐往应用人工智能”方向发（fā）展，因而（ér）云测（cè）数据在成立之（zhī）初，就确定了定制化“精准高质、独立安（ān）全”业务方针。本着这（zhè）张“王牌”，云测数据部门（mén）迅（xùn）速扩（kuò）充，在以往企业服务经验（yàn）的完美（měi）嫁接之下，最（zuì）终让云测（cè）数（shù）据（jù）成（chéng）为AI数据服务领域的头部企业。”

“云测数据业务规模量每年都在以倍数的规模（mó）增（zēng）长，这也与我们所（suǒ）处赛道的市场深度息息相关（guān），在我看来，整个市场仍然呈现非线性的几何增长态势，还有很多机（jī）会蕴（yùn）含其中，有待挖掘。”谈（tán）及云测数据业（yè）务线发展状（zhuàng）态时，贾宇航如是说。

“安全（quán）”是AI数（shù）据服务（wù）提供（gòng）商绕不开的命题

机会之下，企业端（duān）在（zài）提供优（yōu）质数据的同时，也要注意数据服务过（guò）程中（zhōng）的规范和安（ān）全。

在这（zhè）方（fāng）面，云测（cè）数（shù）据通过自（zì）建数据采集实验室和自建数据标注基地的方式（shì），规范（fàn）管理专职数（shù）据服务团队。这种措施（shī）除（chú）了保证标注数据的（de）质量和效率（lǜ），也（yě）最大限度（dù）地保证了数据产出的安全隐（yǐn）私性。

贾宇航对钛媒体强（qiáng）调到，云测数（shù）据自伊（yī）始便将数据（jù）安全放在首位，集（jí）中表（biǎo）现在以（yǐ）下几个方面：

第一（yī），不滥用数据（jù），数据交付后清（qīng）毁数据不留底，绝（jué）不二次使用；

第二，不（bú）侵犯隐（yǐn）私，与所有数据（jù）采集的用户都签订数据授权（quán）协（xié）议（yì），确保AI企业用于训练（liàn）的数据合（hé）法合规；

第三，建（jiàn）立（lì）相关（guān）的数据保障机制，如从防火墙的设（shè）置、内部信息系统的管（guǎn）护、乃至标准化的流程作（zuò）业体系等（děng）。

正（zhèng）如Testin云测CMO张（zhāng）鹏飞多次强调（diào）：“即便（biàn）说云测数据（jù）从安全到隐私防（fáng）护这套体系会加重运营成本，但从我们行业大局发展来看，只（zhī）有以这种负责（zé）的态度来执行工作，我们（men）的行（háng）业才能‘良币驱除劣币’。”