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在線監測和人工監測數據

2021-12-08

聯機監控及手動數據在線監測監控。這些數據決定AI的落地程度。當前人工智能商品化的計算、算法、技術，已基本成熟。用算法和應用落地真正解決行業特定的痛點，需要采集大量人工智能相關的原始數據，然后進行標注處理后的算法訓練支持，可以說數據決定了AI的落地程度。

對新出現的AI應用場景的需求越來越大。

AI產業的高速發展，智能駕駛、智能終端等領域不斷發展，應用落地不斷加快。就計算機視覺而言，一個新場景的開發，需要成千上萬張或幾十萬張不等的、有標記性的圖像。由于AI應用場景的豐富，AI數據服務將會產生長期的海量需求。

AI數據服務更注重專業化與品質。

伴隨著AI產業的商業化發展，落地場景對AI數據的需求越來越多、越來越個性化，這也對AI數據服務的專業性和質量提出了更高的要求。對于中小作坊式數據服務提供商，技術、規模、專業化的領先品牌數據服務商將逐步被市場淘汰。

在線監測

AI數據的獲取具有安全性要求，需要用戶授權進行數據采集和培訓，如果濫用或通過非法手段獲取，容易產生法律風險。

培訓數據質量嚴重影響到算法的有效性，工礦企業人員管理和檢驗手段不足，數據質量參差不齊，數據質量難以保證。

在線監測

自有隊伍難以迅速擴展，外部小代理管理混亂，整體缺乏科學的項目管理流程，數據處理效率明顯不足。

自建型數據采集、隊伍標注型式過于龐大，需要一整套工具和過程支持，人力、技術、工具投入成本較高。

杭州宇諾電子科技有限公司