智能家居已成为物联网市场的制高点。
一方面，随着AI、5G、物联网等技术的叠加，连接从个人的连接升级为人与物、物与物的连接。
5G提供宽连接、大带宽、低时延和高质量的AI数据，让人工智能更加高效。
“智慧”提供人性化服务；另一方面，由于家居是客厅文化的重要场景，互联化、智能化将极大改善人们的生活，让人们的生活更加便捷。
互联网相关数据显示，智能家居市场近两年以近30%的增速增长，到2020年市场规模将达到1亿美元左右。
在我国，智能家居的渗透率发展空间大，大有可为。
尤其是在巨头厂商AIoT战略的推动下，智能家居市场将迎来井喷。
家庭需要智能化。
近年来，各类家居都已走向智能化。
从冰箱、电视、音箱，到开关、门锁、扫地机器人、榨汁机，无不以人工智能为卖点。
AI数据服务贯穿于这些智能产品之中。
探索期和商业实施阶段。
利用高质量的AI数据来训练AI算法，帮助智能产品从可用进化到好用。
AI数据驱动智能产品迭代良性循环，让智能“无处不在”、“无意识”。
公开数据显示，目前市场上的产品中，人机交互体验不佳占消费者消费热情不高原因的12.7%。
造成这些现象的原因正是由于缺乏丰富准确的场景数据。
支持。
比如我们常用的智能音箱，就是与消费者频繁互动的智能家居终端。
它们是用户体验智能家居的第一个场景。
他们主要利用语音交互技术进行听、说、理解等交互。
但随着日常生活场景复杂度的增加，未来需要不断挖掘和扩展场景，产生更多的“小场景”数据。
在“小场景”中，数据的精细化和定制化程度决定了算法的“人性化”程度。
体现在产品的使用上，不仅可以避免语音助手回答错误问题的失误，还可以提高家庭中多个设备之间的交互效率。
而智能AI产品想要更人性化、更“智能”、更懂你，就必须从更高质量的AI数据入手，提高AI数据的精准度和场景覆盖率。
云端测量数据让智能家居更懂您。
云测量数据以其“高质量、高效率、数据隐私安全”三大优势而为业界所熟知。
通过自建数据场景实验室和数据标注基地，为智能驾驶、智慧城市、智能家居等领域提供数据采集和标注服务，推动高质量、场景化、精细化、安全化发展人工智能数据服务。
有媒体总结称，中国目前在AI领域有5家企业被称为“人工智能五强”。
算法层包括商汤、旷视，AI数据领域包括云测量数据，硬件方面包括涂鸦智能、地平线。
这些公司专注于AI细分领域的深耕，并取得了业界认可的成果。
其中，云测试数据在今年首个国家级重大国际经贸盛会——服务贸易大会上首次发布了数据标注领域的重要成果：云测试数据项目交付精度达到最高99.99%，刷新数据标注领域。
可达到的最高服务标准表明，一向“低调”的数据服务领域正在像算力、算法一样取得长足进步。
中国人工智能正在形成底层基础支撑、中间技术创新、顶层应用的完整生态链。
目前，智能家居市场正从粗放式发展走向精细化、标准化运营。
数据标注行业的价值也从“AI培训”转向“AI产品落地”。
云端测量数据提供高达99.99%准确度的AI数据。
一方面，为智能家居行业的场景化落地和更好的用户体验，尤其是市场的爆发提供了必要的前提。
另一方面，当今AI数据行业的马太效应越来越明显。
只有提供优质、安全、高效的AI数据能力，才能更好地帮助AI企业构筑自己的核心墙。
在10月16日至18日举办的中国（杭州）国际智能产品博览会暨全球人工智能大会（简称杭州智博会）上，云测数据发布了智能家居领域首个AI训练数据解决方案，具有极大的应用前景。
对智能家居行业的影响。
对推动文化发展迈上更高台阶具有重要意义。
云测数据首个智能家居AI训练数据解决方案体现了其在业务能力、行业经验、技术实力等方面的优势。
云测试数据提供从平台自研、数据场景实验室建立、数据交付中心建立、自身专业人员积累、高效组织协作方式的一体化服务能力。
支持多维度数据处理的能力，如视觉、语音、文本的全品类支持。
云端测量数据可以提供高质量、高运行效率、数据隐私和安全可控三个维度的保障。
在数据高质量方面，云测数据搭建了场景实验室和数据标注库，用于相应的数据生产。
在项目前期，项目经理会帮助客户梳理出更适合实际情况的需求。
试标验收通过后，将开始规模化运营。
数据标注作业提交后，进行三级质检和抽检，确保数据输出高质量，并由项目经理全程跟踪数据交付过程。
在高效运营效率方面，云测数据非常注重运营协同。
在AI数据的生产上，云测数据设计了从任务创建、任务分配、标注传输、到质检/抽检、最终验收的更完整的管理流程。
每个环节都有相应的专业人员来控制数据标注。
质量和时间节点打通，上下游工作环节打通，在保证质量的同时，真正提高效率。
在数据隐私和安全控制方面，云测数据设置了一系列严格的措施。
核心原则之一是数据永远不会被重用，数据合格交付后永远不会被保留。
其次，所有从云测试数据中采集数据的用户都会签署数据授权协议，以保证公司用于训练的数据来源。
合法合规；同时，云检测数据还建立了数据隔离、质量保证等一系列数据安全流程和技术。
人工智能领域有句话：垃圾进来，垃圾出去。
也就是说，通过算法的“锤炼”，数据的质量可以直接体现在最终的结果上。
这实际上是对AI数据服务商数据准确性把控、数据流程控制、数据质量筛选能力的考验。
只有高质量的AI数据，才能最大程度加速智能家居AI应用的落地，帮助企业降本增效，真正帮助实现智能家居的“智慧生活”。