原標(biāo)題：AI產(chǎn)業(yè)的幕后英雄：Testin有數(shù)希望建立AI數(shù)據(jù)服務(wù)的最高標(biāo)準(zhǔn)

以成本為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注已經(jīng)難以滿(mǎn)足當(dāng)前高精度的數(shù)據(jù)需求，專(zhuān)業(yè)高質(zhì)的數(shù)據(jù)將成為AI服務(wù)行業(yè)新的爆發(fā)點(diǎn)。

近五年，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的高速發(fā)展，人工智能應(yīng)用層面出現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。人工智能連續(xù)三年被寫(xiě)入政府工作報(bào)告，其推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與時(shí)代進(jìn)步的“新引擎”角色已經(jīng)成為共識(shí)。

人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)數(shù)據(jù)服務(wù)業(yè)的支持，目前階段，人工智能算法的訓(xùn)練主要依靠大量數(shù)據(jù)來(lái)完成。數(shù)據(jù)對(duì)于算法就像汽油對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)，從車(chē)輛自動(dòng)化駕駛到AI聊天機(jī)器人，從醫(yī)學(xué)成像與診斷到農(nóng)作物監(jiān)測(cè)，數(shù)據(jù)在其中扮演著“幕后英雄”角色，發(fā)揮著不可或缺的作用。數(shù)據(jù)越多、越精準(zhǔn)，算法訓(xùn)練后獲得的模型也就越智能、越好用。

與人工智能行業(yè)的蓬勃發(fā)展和對(duì)數(shù)據(jù)量更大、質(zhì)更高的要求相適應(yīng)，近兩年國(guó)內(nèi)涌現(xiàn)出一大批專(zhuān)業(yè)從事AI數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注的服務(wù)公司，借助大量技術(shù)投入和近千萬(wàn)專(zhuān)職、兼職數(shù)據(jù)采集標(biāo)注人員，持續(xù)為不同行業(yè)AI落地輸送新鮮數(shù)據(jù)血液。國(guó)外AI數(shù)據(jù)服務(wù)業(yè)也成投資熱門(mén)，今年3月上市公司Appen以高達(dá)3億美元的價(jià)格收購(gòu)了同行業(yè)另一家數(shù)據(jù)標(biāo)注公司Figure Eight。

作為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的先行者，Testin云測(cè)早在2011就為互聯(lián)網(wǎng)、AI、大數(shù)據(jù)、IoT等技術(shù)在各行業(yè)中的應(yīng)用保駕護(hù)航。Testin有數(shù)是Testin云測(cè)旗下的AI數(shù)據(jù)服務(wù)品牌，是先進(jìn)的AI數(shù)據(jù)服務(wù)解決方案提供商。Testin有數(shù)堅(jiān)持自建數(shù)據(jù)標(biāo)注基地和定制化搭建的數(shù)據(jù)采集服務(wù)，為AI企業(yè)提供全流程一體化的數(shù)據(jù)服務(wù)解決方案。

Testin云測(cè)有必要有使命 提供AI數(shù)據(jù)服務(wù)

2011年，正值移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代到來(lái)，Testin云測(cè)從手機(jī)APP測(cè)試起家進(jìn)入企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)是用戶(hù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，即產(chǎn)品推出—用戶(hù)使用并反饋—產(chǎn)品優(yōu)化—再投入市場(chǎng)的過(guò)程。Testin云測(cè)提供產(chǎn)品質(zhì)量測(cè)試、自動(dòng)化測(cè)試、安全測(cè)試、兼容性測(cè)試等服務(wù)，并結(jié)合A/B測(cè)試等工具及服務(wù)，幫助企業(yè)獲取優(yōu)質(zhì)用戶(hù)及快速反饋，加快移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品迭代周期。

但隨著人工智能對(duì)用戶(hù)交互方式的改變，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中的嵌入和落地，人工智能變成企業(yè)研發(fā)的重要一環(huán)。數(shù)據(jù)作為人工智能算法模型中不可缺少的部分，對(duì)企業(yè)而言與質(zhì)量測(cè)試面臨著同樣的痛點(diǎn)。一方面，企業(yè)自建團(tuán)隊(duì)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注耗費(fèi)大量時(shí)間成本、人力成本。另一方面，企業(yè)要構(gòu)建核心壁壘，必須獨(dú)享數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)不被其他企業(yè)共享或輕易獲得，這對(duì)數(shù)據(jù)安全的保護(hù)提出了更高要求。

“隨著企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)定制化采集的需求增加，相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注維度也愈加豐富，這對(duì)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度、安全性又提出了新的挑戰(zhàn)，市場(chǎng)急需一批高能力、高素質(zhì)的數(shù)據(jù)服務(wù)團(tuán)隊(duì)，Testin云測(cè)有必要也有使命，為加速產(chǎn)品的迭代周期提供人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)?！盩estin有數(shù)負(fù)責(zé)人表示。

搭建定制化采集場(chǎng)景和數(shù)據(jù)基地 把控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量和安全

希鷗網(wǎng)了解到，作為先進(jìn)的應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)，Testin云測(cè)以“讓?xiě)?yīng)用更有價(jià)值”為使命，基于自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)測(cè)試服務(wù)、用戶(hù)增長(zhǎng)服務(wù)，為企業(yè)提供與應(yīng)用相關(guān)的全生命周期服務(wù)。

以Testin云測(cè)為背書(shū)，Testin有數(shù)為企業(yè)提供定制化的數(shù)據(jù)采集和高精度的數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)。針對(duì)數(shù)據(jù)采集業(yè)務(wù)，Testin有數(shù)搭建了定制化采集場(chǎng)景，基于客戶(hù)算法模型定制化搭建采集場(chǎng)景，以達(dá)到覆蓋盡可能多的實(shí)際場(chǎng)景及邊際場(chǎng)景的目的，保證采集數(shù)據(jù)契合算法模型，為客戶(hù)提供高精度的采集數(shù)據(jù)。

備采樣本覆蓋全國(guó)及海外的數(shù)據(jù)采集體系，涵蓋各類(lèi)型圖片、視頻、音頻和文本數(shù)據(jù)，同時(shí)配備了專(zhuān)業(yè)的備采人群樣本，可依照客戶(hù)實(shí)際需求快速采集合適的數(shù)據(jù)樣本。

在高精度的數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)上，Testin有數(shù)自建數(shù)據(jù)基地，所有標(biāo)注員統(tǒng)一管理、規(guī)范生產(chǎn)，在保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率的同時(shí)有效保證標(biāo)注作業(yè)的信息流轉(zhuǎn)，提升標(biāo)注效率，保證標(biāo)注質(zhì)量；自研標(biāo)注平臺(tái)，平臺(tái)聚合各種數(shù)據(jù)標(biāo)注應(yīng)用場(chǎng)景，配置靈活，可滿(mǎn)足各種數(shù)據(jù)標(biāo)注需求，保證標(biāo)注作業(yè)高質(zhì)量輸出。

提及Testin有數(shù)的核心優(yōu)勢(shì)，可總結(jié)為三點(diǎn)。一是專(zhuān)業(yè)團(tuán)隊(duì)的支撐。目前，Testin有數(shù)主要服務(wù)于智能駕駛、金融、智能生活、安防四大領(lǐng)域，每一領(lǐng)域由不同的項(xiàng)目經(jīng)理組負(fù)責(zé)。項(xiàng)目經(jīng)理都經(jīng)過(guò)包括AI基礎(chǔ)、作業(yè)管理、場(chǎng)景搭建、突發(fā)事件處理等至少350小時(shí)的職前培訓(xùn)，每一位項(xiàng)目經(jīng)理都能夠?yàn)榭蛻?hù)梳理項(xiàng)目需求文檔，并為客戶(hù)提供專(zhuān)業(yè)咨詢(xún)服務(wù)，從源頭保證高質(zhì)量輸出。

二是強(qiáng)大的工具支撐。Testin有數(shù)配備專(zhuān)業(yè)的軟硬件設(shè)備，并針對(duì)客戶(hù)不同的定制化需求持續(xù)優(yōu)化工具、迭代產(chǎn)品，滿(mǎn)足技術(shù)要求高、采集難度大的采集任務(wù)。

三是對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全的把控。Testin有數(shù)進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、過(guò)程質(zhì)量控制、質(zhì)量審核、質(zhì)量驗(yàn)收，輸出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)作業(yè)；自建數(shù)據(jù)中心，員工按照流程協(xié)同作業(yè)，將采集后的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)中心，項(xiàng)目交付后直接清毀數(shù)據(jù)，杜絕員工接觸數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)，提升數(shù)據(jù)安全性。

從前沿角度出發(fā) 建立行業(yè)最高標(biāo)準(zhǔn)

就像嬰兒吃一段二段三段奶粉一樣，數(shù)據(jù)服務(wù)也分為三個(gè)階段。第一階段是基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及開(kāi)源數(shù)據(jù)集進(jìn)行的數(shù)據(jù)訓(xùn)練。數(shù)據(jù)本身易獲取，可做立項(xiàng)、算法初期驗(yàn)證；第二階段是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)，付費(fèi)主動(dòng)獲取，為滿(mǎn)足樣本多樣性；第三階段則是從實(shí)際落地場(chǎng)景出發(fā)，需要高精度、高質(zhì)量以及更多維度的數(shù)據(jù)，此階段數(shù)據(jù)的獲取也是最難，且必要的一環(huán)。

相比當(dāng)前的眾多數(shù)據(jù)服務(wù)商，Testin云測(cè)從2011年開(kāi)始做企業(yè)服務(wù)，積累了大量的企業(yè)客戶(hù)使用Testin云測(cè)服務(wù)和產(chǎn)品。以Testin云測(cè)為支撐，Testin有數(shù)在華東、華北、華南設(shè)有數(shù)據(jù)交付中心和數(shù)據(jù)采集基地，了解客戶(hù)需求、滿(mǎn)足客戶(hù)需求、引導(dǎo)客戶(hù)需求、超越客戶(hù)需求，不斷優(yōu)化服務(wù)態(tài)度、提高產(chǎn)品品質(zhì)、降低服務(wù)成本，助力客戶(hù)最大效益的完成數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注，已為數(shù)百家AI企業(yè)提供AI數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注服務(wù)。

“Testin有數(shù)希望建立數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)最高標(biāo)準(zhǔn)，那些場(chǎng)景非常難、無(wú)法通過(guò)其它企業(yè)完成的需求，我可以選擇Testin有數(shù)。但凡上升到高難度、高精度的數(shù)據(jù)需求，企業(yè)首先選擇Testin有數(shù)?！毕嚓P(guān)負(fù)責(zé)人表示。

數(shù)據(jù)是推動(dòng)AI前進(jìn)的燃料。AI產(chǎn)品落地已成為不可阻擋的趨勢(shì)，產(chǎn)品落地需要經(jīng)得起檢驗(yàn)，其中交互以及處理的準(zhǔn)確性離不開(kāi)高精度的算法，精確的算法模型又離不開(kāi)強(qiáng)大數(shù)據(jù)量的支撐。以成本為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注已經(jīng)難以滿(mǎn)足當(dāng)前高精度的數(shù)據(jù)需求，專(zhuān)業(yè)高質(zhì)的數(shù)據(jù)服務(wù)將成為AI服務(wù)行業(yè)新的爆發(fā)點(diǎn)。

經(jīng)歷了從量到質(zhì)的改變，數(shù)據(jù)越來(lái)越成為引領(lǐng)人工智能發(fā)展的重要戰(zhàn)略窗口。從社會(huì)問(wèn)題出發(fā)，從前沿角度出發(fā)，以客戶(hù)需求為導(dǎo)向，不斷打破行業(yè)天花板，重新定義AI數(shù)據(jù)服務(wù)。Testin有數(shù)，未來(lái)可期。返回搜狐，查看更多

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