目前，人工智能在各个领域蓬勃发展，人工智能数据作为人工智能落地行业的关键驱动力之一，对人工智能技术的积极发展起着极其重要的作用。在人工智能数据领域，云测数据不断运用尖端技术推动AI数据服务的加速发展，构建行业领先的云测数据标记平台，为AI相关企业提供大规模处理感知数据的能力。在中国信息通信研究院与中国人工智能产业发展联盟AIIA、人工智能工程化推进委员会联合开展的“人工智能平台应用案例评选”活动中，“云测量数据标记平台”经过竞争，被评为“2022年可靠人工智能案例人工智能平台应用基准案例”。
自2018年启动人工智能第三方评估工作以来，围绕人工智能工程落地过程中的突出问题，中国信息通信院不断构建和完善评估测试标准、软硬件测试环境等基础能力，形成了权威的“可信AI”评估体系。围绕该系统，今年，中国通信院启动了“人工智能平台应用案例”征集活动，面向人工智能平台产品提供方和产品应用方征集人工智能平台优秀应用案例，评选后评选发布。本次评估的基准案例充分体现了云测量数据技术能力建设的先进性、成熟度和安全性已达到行业领先水平。随着人工智能技术在各行业落地进程不断加快，数据质量和效率成为行业新的共同追求。为了利用“好数据”训练“好人工智能”，并进行高效、高质量的人工智能应用，提高数据收集的软件工程能力和系统能力是必不可少的。在此背景下，云测数据基于丰富的数据处理经验，研发具有自主知识产权的数据标记平台，更好地服务人工智能数据处理需求。
云测量数据标记平台创造性地提出了“数据在环和模型迭代在环新方式”，通过综合系列工具平台进行数据在环开发，持续迭代集成数据采集、处理、标记、训练、模型输出.与传统的数据、模型方式相比，数据环和模型环新方式可以大大提高模型的速度和模型度，并大大降低数据成本、成本、注释成本和使用成本。通过综合环中的工具链，形成数据的环迭代系统，极大地提升了人工智能领域的场景，节省了大量的研发时间和成本。人工智能数据训练综合效率提升200%云测量数据标记平台为企业提供了大规模处理感知数据的能力，使企业人工智能数据训练综合效率提高200%，标记准确率高达99.99%。将数据结合到环中，导入模型输出预识别结果，进一步降低人员的处理投入;反复后，人员只处理重要的高价值数据，对AI辅助标记结果进行审核验证，人工费逐渐降低。以自动驾驶为例，采用云测量数据标记平台，可实现汽车企业DataOps数据闭环中的数据清洗、标记作业，与原流程相比，流程效率提高2倍。数据管理可持续发挥人工智能数据价值云测量数据标记平台实现人工智能数据的可持续管理，不断积累更高质量、更高价值的数据，形成数据优势。在数据安全、大容量数据处理、数据挖掘、数据增强等方面，可以大大提高数据的使用效率、二次挖掘价值，还可以做数据层次搜索、数据资产管理等能力，提高团队协作效率，可持续挖掘AI数据价值。
“云测量数据标签平台”已包括世界500强、大学科研、政府、AI和大型互联网，涵盖了计算机视觉、语音、自然、图表等AI主流领域。值得信赖的人工智能服务是企业发展的命脉，也是企业持续健康发展的不竭动力和源泉。此次“云测量数据标记平台”入选“2022年可信AI”基准案例，是中国信息通信研究院对云测量数据积极推动人工智能数据技术应用实践的强烈认可和重要肯定。未来，云测量数据将深化自身优势，构建更多高质量、可信的AI数据服务技术和案例，积极推动产业智能化转型，助力构建AI数据的核心竞争力。