目前，数据与智能正处于密不可分的阶段。
一方面，智能化只能通过数据来实现。
人工智能是基于数据训练的。
海量、高质量的训练数据不断推动AI算法的不断优化，进一步提高人工智能在各行各业的应用水平，让数据的价值真正发挥出来；另一方面，人工智能也让数据变得更加丰富。
随着各种人工智能应用的落地，越来越多的用户使用它，从而产生更多的数据。
这就导致，随着算法模型不断渗透到垂直行业的细分业务场景，相应的对数据标注的复杂性、准确性等要求也随之提高。
首先，它要求标注者掌握更加复杂的行业知识，进一步提高了数据标注的门槛和成本。
例如，医学领域的医学图像和文本的标注需要具有医学专业知识的人员。
从数据类型来看，文本和3D图像数据不断增加，标注复杂度高于早期平面图像数据。
成功的AI应用与其他应用的区别更多来自于准确且大量的训练数据。
可以说，更高精度的数据已经成为当前训练阶段的主流需求。
国内领先的AI数据服务公司云测数据在数据采集和标注领域的重要优势之一就是能够提供足够准确的训练数据。
因此，其最高99.99%的准确率可以更好地应对人工智能数据的准确性。
改善的环境将形成企业的护城河。
其次，对于垂直细分场景，需要根据建模需求采集特定环境下特定物体的精准“小数据”，这就需要更专业的数据采集方法。
比如微表情、假表情识别等场景，需要“演员”按要求表演，汽车碰撞场景数据需要在实验室场景中采集。
此外，这些特定的业务场景数据是数据所有者的宝贵资产，在数据标注过程中需要保证安全。
这些数据采集需求相对复杂、集中、难度大，对AI数据服务商的场景化采集能力提出了很高的要求。
随着人工智能对长尾场景的数据需求进一步扩大，未来场景数据将有更广阔的增量空间，拥有相关采集工具、资源和能力的数据采集和标注服务提供商将具有巨大的竞争优势。
以云测量数据为例，为了进一步满足场景化数据的需求，首先创建了“数据场景实验室”，生产相应的场景化数据，以满足AI行业应用场景逐渐长期化的趋势。
尾巴和碎片。
人工智能对数据提出了更高的要求，彰显了数据在人工智能产业化过程中的重要作用。
当今的人脸识别、自动驾驶、语音交互等应用对各种类型的标注数据有大量的需求。
可以说，数据的质量决定了当今人工智能的高度。
今年4月发布的《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》还明确，数据要素市场化配置已成为国家政策，为数据广泛流动和市场价值转化提供基础，将有效支撑数据要素的市场化配置。
人工智能在全社会的实践。
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然而，由于不同数据的复杂性和差异性，数据收集和标注对于大多数数据需求者来说并不容易。
这离不开具有专业知识、行业经验和高质量数据保障的第三方AI数据服务。
商人。
未来，在AI产业落地的下半场，人工智能将不断“加码”数据，专业的AI数据服务商将释放更大的价值，推动整个行业的智能化发展。