数据采集标注：AI产业落地的「价值」新高地( 六 )

2019-10-24

不难看出，随着人工智能逐步进入深水区， AI对于数据的需求正在以一种坚定而又缓慢的姿态改变，与之对应的也正是数据行业的重新洗牌。

贾宇航表示，现如今，一个完整的数据服务工作流程是由可行性评估到执行，到审核，再到交付四个环节组成。这中间，如何分工，审核与执行之间又该如何形成反馈闭环，怎样能够提升工作效率都是需要经验摸索以及成本投入的。

细颗粒化的流程，专业可视化的操作模式再辅以定制化的数据场景，无不都在显示这个“藏”在AI影子里的产业正在迎来自己的中场战事。

有人在改变，更有人在消亡。

三、数据服务的“摩斯密码”

在消亡和新生的常态之中，对数据服务行业中，企业需要拥有自己依托于AI发展的“摩斯密码” 。

拆解来看，可以理解为三个不同的模块。

首先是针对不同场景的数据采集。从某种意义上来说，根植于使用场景的需求正在逐步成为现实，即通过自行构建实验场景来进行更为专业、高效的数据采集。

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