在人工智能概念熱度和巨大的市場前景背后，一個成功的AI應(yīng)用勢必更多的來自于精準(zhǔn)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。尤其當(dāng)AI用戶對于AI數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量的要求越來越高、越來越精細(xì)化和專業(yè)化，諸如自動駕駛、工業(yè)制造等智能應(yīng)用場景越來越復(fù)雜，因而，高質(zhì)量、精細(xì)化的數(shù)據(jù)將直接影響未來AI的工程化實踐。

近日，中國信通院云計算與大數(shù)據(jù)研究所正式啟動人工智能工程化應(yīng)用調(diào)研工作，并發(fā)布《人工智能工程化應(yīng)用調(diào)研問卷》，用于開展相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)產(chǎn)業(yè)研究、標(biāo)準(zhǔn)體系構(gòu)建、產(chǎn)業(yè)生態(tài)搭建和國家智庫支撐等工作。此次聯(lián)合發(fā)布的多家產(chǎn)業(yè)伙伴中就有云測數(shù)據(jù)的身影。結(jié)合其今年9月發(fā)布的“面向AI工程化的新一代數(shù)據(jù)解決方案”來看，云測數(shù)據(jù)正作為AI數(shù)據(jù)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊，率先探索AI工程化之路。

當(dāng)前，人工智能工程化還處于發(fā)展早期，相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)還遠未成熟。在人工智能工程化實踐中，一直以來面臨的核心問題是如何將AI數(shù)據(jù)、算法、模型與實際場景相結(jié)合，這成為人工智能實現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用的重要課題。人工智能道阻且長，但行則將至，云測數(shù)據(jù)作為AI數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域的佼佼者，勢必為企業(yè)在AI工程化趨勢下的多樣化數(shù)據(jù)需求提供優(yōu)質(zhì)的解決方案。

崔歡歡