数据质量决定AI的未来 云测数据掀起的行业飓风

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数据标注行业从性质上看偏劳动密集型，因为主要工作过程都牵涉到人力。举一个例子，谷歌大脑当年曾成功从视频中认出了一只猫，为此所付出的算力代价则是 16000台电脑学习了1000万张图片。在当前的算力情况没有突破性进展的情况下，这个案例是无法落地应用的，因为仅仅认出一只猫就要机器学习这么久，要是认一间屋子里床上的一只猫呢？从应用角度来说算力成本太高，难以推行。将这个案例投入应用的唯一办法，就是采集和标注大量猫图片训练算法，以提升效率。这只是数据标注行业的某个单一工作场景，还有更多更复杂的数据需求。

当一辆自动驾驶的车行驶在路上时，有可能遇到的情况有哪些？由于智能驾驶领域的的特殊性，其算法模型要求能处理任何常规情况和突发情况，条件是要在数据上尽可能对其加以满足。前后左右来车，这是最常见的简单场景，目前自动驾驶发展的阶段可以作相应处置以避开，但如果车前方飞来一只鸟，或走来一个撑雨伞的人，这就属于非常见的复杂场景了，任何互联网公司也没有此类数据，只能靠云测数据等这些数据服务公司进行特定场景的数据搭建采集。自动驾驶的车要保证安全，就需要后台的

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