当AI数据服务走进中场战事( 五 )_毫无疑问

而云测数据，正是瞄准了定制化数据市场，打磨了一套属于自己的应战逻辑：

第一，通过产业链延伸满足企业丰富的业务需求。

云测数据发现，当AI企业对于算法落地性要求越来越高时，就更需要贴近真实场景的数据来满足需求。贾宇航提到，对于现阶段的安防或者金融所需要的人脸识别安全等级，互联网中积累的数据和众包采集的数据不足以支撑其需求，多维且精细化的数据，如各种光照条件下各个角度的人脸数据，才是其良药。面对这类情况，就需要数据企业延伸产业链，承担起定制化数据采集工作。除了安防领域和金融领域，云测数据还会涉及诸如辅助驾驶场景中的驾驶员表情、新零售场景中的人物服装穿搭、智慧生活中的音箱唤醒词、智能工业中的质检巡检等等场景，覆盖了现阶段绝大部分的落地场景。

第二，注重人员培养，提升标注精准程度。

意识到定制化数据对于AI企业的重要性后，云测数据开始注重对于从业人员素质的培养和提高，不仅自建数据基地，对标注员进行标注技巧的教学培训，也在各个涉足行业进行专业知识积累，以确保标注人员对所从事标注任务的理解。如涉及交规和行车经验的自动驾驶数据标注，云测数据就找来了由驾龄丰富的标注管理人员进行对员工提供定期讲解，而其他行业，也逐渐开始需要“老司机“的介入，去提升数据精度。