北京人工智能产业创新发展人才高峰论坛于近日举行。
活动现场发布了北京首个人工智能算法领域专项人才政策——《关于实施算法人才集聚行动 打造「京西智谷」的若干支持措施》，在创业空间、算力支持、算法交易、融资担保等方面给算法人才提供了广阔的施展空间，为有力支持北京加快建设具有全球影响力的人工智能创新中心。
近年来，国家陆续出台多项政策支持人工智能产业。
今年8月，两项重大政策相继出台。
刚刚召开的二十届中央财经委员会第一次会议强调，抓住人工智能等新科技革命浪潮。
不久前的政治局会议首次提及通用人工智能，体现了高层对人工智能的重视。
人工智能的三要素主要是算法、算力、数据。
数据是人工智能发展的基础。
图像识别、视频监控等都需要海量的数据支持来进行模型训练和深度学习。
许多人在构建人工智能系统时常常忘记，构建新的人工智能解决方案或产品最困难的部分不是人工智能本身或算法。
通常最困难的部分是训练数据收集和标记。
标准数据集可以作为验证或构建更好解决方案的良好起点，可以说，没有准确的人工智能数据，人工智能就无法前进。
据IDC预计，2018年全球数据规模将达到ZB；与此同时，AI数据服务行业已进入深度定制阶段，根据不同场景和需求提供数据定制服务，AI数据需求也从一般简单场景向个性化场景过渡。
在人工智能数据服务方面，云测数据作为行业领先者，拥有相当丰富的经验。
作为人工智能产业发展的重要参与者和建设者，云测数据为智能驾驶、智慧城市、智能家居、智能金融、新零售等众多领域提供一站式AI数据处理服务，提供通用数据集和数据注释。
平台、数据管理系统等生产工具实现了从“数据原材料”到最终“数据成品”的全链条，持续为计算机视觉、语音识别、自然语言处理和知识图谱。
实现场景数据的专业化、高质量交付，帮助企业更快更好地成功落地AI应用。
以云测量数据标注平台为例。
创造性地提出了“数据在环和模型在环迭代的新方法”。
通过一系列全面的工具平台，进行数据在环开发，集数据采集、处理、标注、训练、模型于一体。
输出不断迭代积分。
与传统的收集数据和训练模型的方法相比，数据在环和模型迭代在环的新方法可以大大提高模型迭代的速度并提高模型的准确性，并且可以大大降低了数据采集、处理和标注的成本。
成本，使用成本。
通过集成在环工具链，形成数据在环迭代系统，将极大提升人工智能领域场景的落地，节省大量研发时间和成本。
事实上，云测试数据标注平台具有支持各类数据标注、灵活配置多种工具组件、AI智能辅助标注、多通道数据质量控制流程以及完整的性能数据统计等特点，可以提供企业AI数据训练一站式解决方案。
根据需求，可帮助AI数据训练整体效率提升99.99%，最高标注准确率可达99.99%。
以自动驾驶为例，利用云测量数据标注平台，可以实现车企DataOps数据闭环中的数据清洗和标注工作。
与原工艺相比，循环效率提高2倍。
云测数据始终秉承用“好数据”培养“好AI”的理念，近年来致力于提升数据采集和标注软件的工程能力和系统能力，并持续利用前沿技术推动AI训练数据服务领域加速发展。
乘着政策利好趋势，云测量数据将为未来人工智能的快速发展提供更多的数据支撑。