「你们的客户有哪些?」「这个无法细说,很多投了保密协议。不过……」Testin 云测 CMO 张鹏飞中断了下,手指潜意识地敲打了敲打桌面:「我们的客户覆盖面积智能驾驶、智慧城市、新零售、金融等领域。」他之后补足道:「还有更加多的智能化转型的传统行业客户,自由选择使用我们的数据标示服务」。

创立于 2011 年的 Testin 云测在移动互联网时代从应用于测试业务抵达,顺势而起并沦为企业服务明星企业。经过行业前瞻辨别,大力布局自定义化数据标示业务领域,正式成立了云测数据品牌。在数据标示领域,云测数据早已是国内的第一梯队。

人工智能于是以很快向应用于人工智能发展,亲吻产业的人工智能对数据标示的门槛在大大提升。「比如在自动驾驶领域,现在主流的是多传感器融合方案,从摄像头减少到激光雷达,从二维图像数据发展到三维图像数据,多模态的数据协助算法模型更佳的训练,只是由于激光雷达的价格较为低,所以很少不会有人去用于和标示。」但未来硬件成本的上升是必定的,而在 Waymo、Uber 等较早于做到自动驾驶的企业中,也早已可以看见三维图像减少的趋势。

AI 训练的「蛋白粉」数据采集和标示都不是新鲜的事情,预示着 AI 蓬勃发展,大约在 2011 年适当的商业生态也随之而生,2015 年行业转入较慢增长期,但许多问题也同时愈演愈烈——「鱼龙混杂」,可以这样形容早期收集和标示的数据。比如人脸识别,在 2015 年左右,许多的数据采集和数据标示的小作坊开始大规模经常出现,主要以通用数据集和小规模收集居多,到了 2016 年,开源或是收费的数据集开始蓬勃发展,与此同时数据标示的众包业务也在残暴生长,据估计我国有数千个涉及的企业或团体,而专门从事数据标示众包的专职、全职人员多达百万。将辨识准确率从无提高到 95% 的过程中,这样的数据是充足用的,但实际落地中,将准确率从 95% 提高到 99%,就变得捉襟见肘了。

「我们行业里有一句话,『Garbage in , garbage out』,这是机器学习和神经网络的本质要求的。」云测数据总经理贾宇航说道。在 iPhone 发售人脸证书之后,许多安卓手机也第一时间这一功能,但人们却找到,有的手机无法辨识照片和现实的人脸,打印机出来的也能蒙混过关。

而更进一步的辨识,必须机器对人脸的三维结构有一定的解读,如果还要跟建模的面具做到区别,那么还必须再加活体检测的能力,甚至细致到对面部血管和近于严重晃动的辨识,来辨别辨识对象否有跳动等,这似乎是非常简单的数据提供和标示所无法符合的。「2015年时,数据的标示市场需求很非常简单,有可能客户就说道,我这有批图片,人脸拉框,尽可能契合,这个市场需求文档就早已叙述完了,而今年,我们找到某种程度是做到人脸标记的企业市场需求,一张 A4 纸都没有办法把所有的拒绝写完。」对于这样简单的标记任务,云测数据在做到之前首先要小范围实验,然后必须召开由专人介绍,并在标示过程中随时做到抽验,看标示员的解读否准确:「精度不会有多低呢?一张人脸必须你精确地在内眼角上标示人脸关键点,在图片上,内眼角也就将近 100 像素,而任务还不会准确到标示到明确哪个像素上。

」工作人员正在介绍人像标示 | 图片来源:云测数据而数据标示意味着是复杂度下降的后半部分,AI企业高精度数据的市场需求某种程度反映在数据自定义简化的收集上。过去几年机器学习领域以「海量数据暴力计算出来」的方式很快发展,而现在这一模式也渐渐遇上了瓶颈,安防是国内 AI 落地最少的行业之一,以安防摄像头提供的数据为事例,5 万小时的视频中,有充足当作训练 AI 辨识行人和车辆的内容,但最必须安防摄像头辨识的是什么呢?是打架斗殴、行人摔倒等出现异常事件,有可能在 5 万小时的视频中,这些是以分钟为数量级的。似乎,这足以训练出有可以实际应用于的 AI,对于这样的小数据,必须自定义简化的收集策略。

明确到 AI 数据服务中,以 AI 企业数据强化市场需求为事例。在云测数据的数据场景实验室中,绿色的幕布前,一位群众演员车站在中央挂出有有所不同的表情,正对着摄像机摄制,演员的周围布满了光源,让其面部没任何死角。对 AI 企业来说,摄制这样的一张「洁净数据「,可以扩展更好的数据价值。

当然,搭起这样的收集环境,对 AI 数据服务商具有光线,被取样本等条件的严格要求。

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