从单品爆款到智能家居：数据标注的“升维”打法

10月22日消息（南山）在ICT行业众多“风口”中，智能家居无疑是特别的一个。整个产业链，从运营商、设备商、终端制造商到家电家居厂商都认同智能家居是万亿级的大市场，互联网公司也纷纷入局，意图“降维打击”。但十多年来，先驱大多已经熬成了先烈，市场还没有真正起来，产业规模离万亿级差了一个数量级。

突破口是智能音箱，被互联网公司做成了单品爆款，比较典型的有小爱同学、小度音箱等。据笔者了解，为了形容小爱同学的“智能”，小米公司近期还特地拍摄了一段有趣的短视频。雷军：“我是谁？” 小爱同学：“他是我的爸爸，我很爱他……”

让智能家居“听懂”人们说的话，学会“察言观色”，这是更高层次的人工智能。可以判断，不仅是智能音箱，AI数据赋能让各类终端变得更加聪明，打开了智能家居爆发式发展的想象空间。

在日前举办的中国（杭州）国际智能产品博览会暨全球人工智能大会上，云测数据公司总经理贾宇航发表演讲提到，人工智能一共有三要素，算力、算法、数据。前两者是基础设施和能力，后者是让AI学习的知识素材。只有高质量的标注数据，才能高效训练算法，赋能各种类型的终端。云测数据宣布的“最高交付数据99.99%精准度”，正是AI数据服务受到产业重视，成为人工智能应用重要一环的标杆性成就。

小作坊到大生产

在人工智能三要素中，算力与算法已经取得令人醒目的进步，且仍处在高速发展中。从算法看，已批量诞生独角兽公司，最典型的是人工智能“四小龙”商汤、旷视、云从、依图。从算力看，今年发改委明确“新基建”范围，定义了算力基础设施，包括数据中心，智能计算中心等，算力发展迎来了政策层面的大利好。

在数据方面，业界也认识到其价值的重要性，“没有好的数据，人工智能没有未来”已成行业共识。随着人工智能技术落地场景，不同场景提出了更高质量、更多元的数据需求。从数据服务的趋势看，原有的小作坊式数据生产，逐渐向大规模专业第三方供应商迁移。

第三方定制化数据标注服务商，最具代表性的企业当属云测数据。其中，在《互联网周刊》联合eNet研究院共同发布的《2020年数据标注公司排行》中，云测数据位列第一。有媒体总结，目前中国在 AI 领域有五家公司被称为“人工智能五强”，算法层有商汤、旷视，AI数据领域有云测数据，硬件方面有涂鸦智能、地平线。这些公司专注于深耕AI细分领域并拥有让行业认可的成果。其中，云测数据在今年首场国家级重大国际经贸活动服贸会上，首次发布了一项数据标注领域的重要成果：云测数据项目最高交付精准度达到了99.99%，刷新了数据标注领域可达到的最高服务标准，显示出一向“低调”的数据服务领域，也和算力、算法一样正在取得显著进步。中国人工智能在底层基础支撑、中间技术创新、顶层应用之间正在形成完整的生态链。

据了解，云测数据一方面自建了数据场景实验室与数据标注基地来对相应AI数据进行生产。另一方面，在AI数据生产中，设计了从创建任务、分配任务、标注流转、到质检/抽检环节和最后的验收等更完善的管理流程，每个环节有相应专业人员来把控数据标注的质量和时间节点，从而提高了数据生产的质量和效率。

在笔者看来，云测数据“四个九”以及背后的数据生产方式，意味着数据标注产业“小作坊”式生产将越来越难以为继。随着人工智能场景化渗透带来的高质量数据需求大幅提升，数据标注产业呈现马太效应的趋势，将逐渐向头部公司聚集。

云测数据的“升维”打法

相比互联网公司运用互联网思维进军智能家居家居市场，号称降维打击，云测数据在AI数据标注方面，采取了“升维”的打法。提升数据精准度是其中一方面；另一方面，在数据场景化标注方面，云测数据也做了大量工作。

其行业首创的数据场景实验室，通过还原真实使用场景，深入研究人工智能长尾场景特点，完成在对应传感器下的场景数据采集工作。这种专注和用心，弥补了很多原始数据的不足。基于数据场景实验室，云测数据数据采集的维度，能够全方位支持企业在文本、语音、图像、视频等各类AI数据的需求。

以智能家居为例，由于智能家居多以房屋、住宅、社区为载体，应用场景相对更具集中性和确定性，因此更重产品更重体验。人工智能主要解决的是机器在看、听、理解方面的问题，语音识别与自然语言处理能力已经成为兵家必争之地。

云测数据标注数据的维度，在语音方面，支持ASR语音转写、声纹识别标注、说话人识别、语音切割、情绪判定标注等；在自然语言处理方面，支持OCR转写、NLU语句泛化、文本信息抽取、实体标注、词性标注、槽位填充等，支持全方位的标注类型。同时，具有自主知识产权的数据标注平台拥有灵活、高效、智能的特点，数据标注过程更加高效高质，最终帮助智能家居产品落地。

“从深度学习、机器学习的发展趋势和应用方向可以明显看到，不管是钻得更深或是在应用层面铺得更广，我们都会需要更多数据。我觉得这个趋势至少还能保持十几年。”据甲子光年之前报道，AI企业对高质量数据需求呈现“饥渴”状态。这有助于云测数据等头部玩家能够迅速抓住行业转型的时机，在市场落地过程中，形成AI数据服务新的游戏规则。

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