科技产业的发展正在向前滚动，但长期以来，中国的科技产业一直是跟随者。可以说，在电脑时代，我们是一个完全的学习者。在互联网时代，我们的网络应用和服务开始与海外巨头保持同步。在移动互联网时代，我们开始在世界上领先。cmnet的发展进程远远领先于西方发达国家。许多人认为中国人过于依赖手机。然而，如果你想领导世界，那么机会真的出现在人工智能领域。人工智能已经是改变世界的一个不争的趋势，在这个领域，中国科技界正在聚集一股强大的力量。

在互联网甚至移动互联网时代，每个人都突然发现，中国赖以成功的人口红利优势依然存在，互联网用户数量的不断增加为中国的发展带来了很好的基础。即使在过去的两年里，低迷的市场也催生了像品多这样的企业。可以说，市场规模仍然是科技界的最大优势。然而，令人欣慰的是，这一优势将继续发挥作用。在人工智能时代，它仍然是中国科学技术产业赶超的基础。由于大量人口红利、多样化和丰富的使用场景、对新技术的接受度等因素的叠加，在人工智能场景中可以生成大量数据。这个数据样本的规模和价值都非常大。对于人工智能的三个要素来说，这也是它的关键数据优势。

人工智能的三个要素是指算法、计算能力和数据。简单地说，算法可以说是计算方法。好的算法具有高效率和准确性，而计算能力是硬件能力。在量子计算机诞生之前，各个时代的计算能力不会有任何差距。目前，人们也在努力使芯片产品小型化，并使更多的智能设备具有计算能力。然而，5G的发展将带来一个非常大的变化，即设备可以共享云计算的能力，这将大大增强智能设备的计算能力。这就是为什么我们说5G时代是一切事物的真正互联。数据级别非常简单。这是人工智能学习的基础。就像你读的书一样。简单地说，你读的书越多，你就会越聪明。在这个水平上，主要的技术公司开始显示出一些差距。

目前，中国在人工智能数据方面仍有显著优势，硅谷的大多数人工智能公司只能通过算法来实现。然而，中国市场的数据规模甚至更大。更多的公司可以提供这些数据给人工智能公司学习，从而创造一个非常好的人工智能生态。一旦这种生态达到临界爆发，人工智能的自主学习能力达到一定程度，就会像大学生和小学生一样产生代际差距。目前，中国人工智能领域有五家公司，被业界称为“五小玩家”。算法层包括上汤和师旷。人工智能数据域包括云测量数据，硬件域包括涂鸦智能和地平线。虽然这些公司都不是BAT级别的巨头，但他们在人工智能领域都有自己的专业深度培养和成就，可以说是中国人工智能领域在弯道超车的中坚力量。

人工智能领域的数据英雄都是人工智能“五大”中人工智能领域的顶尖公司。商汤和师旷经常在视觉和识别方面落后于人，而涂鸦和地平线则支持大量智能产品进入全球成千上万的家庭。云测量数据使用高质量的人工智能数据来支持一天的人工智能。他们曾被媒体称为“人工智能领域的数据英雄”。简而言之，云测量数据就像是行业中生产燃料的企业。它帮助算法公司对数据进行标记，从而达到更好的学习效果。这项工作可以说是非常庞大和复杂的，但它确实非常重要。否则，无论数据有多好，都无法实现其核心价值。

例如，在人工智能领域有一个有趣的话题。对于有色人种，随着肤色的加深，人脸识别的准确率会大大降低。这里的一个重要原因是缺乏训练数据。如果你想训练一个低精度的人脸识别，比如性别识别，你可以随意的标注性别肖像的数据，但是如果你想准确的识别一个人，你需要标注不同维度的数据。于是，一个定制的人工智能数据服务诞生了，它可以恢复或构建真实使用场景所需的环境。在定制的场景数据被准确地收集和标记后，可以用这些高质量的数据来训练算法模型，使其更加智能。

这种定制的数据服务能力要求非常高。它必须具备三种能力：恢复场景深度的能力、协调操作的能力和专门化的能力。首先，它必须确保准确的拆卸、理解，甚至预先判断用户的需求。其次，它必须建立一个专业和标准化的协作流程。最后，它必须有足够的专业人员来确保数据注释的质量。例如，在医学领域要做x光病理诊断，标记人员需要非常专业，甚至是副主任医师或以上级别，以便正确地标记和解释病理胶片。类似的情况也发生在教育、法律、智能驾驶和其他领域。

云测量数据只是这一领域的龙头企业。他们通过建立自己的数据标注库和场景实验室，组建专业的定制采集和高质量标注团队，帮助人工智能企业获取更多高质量的特定场景数据，并不断为人工智能培训和优化提供安全、可靠、准确、高质量的数据服务。现在，它已经涵盖了许多领域的定制数据收集和数据注释服务，如智能驾驶、智能城市、智能家居、智能金融、新零售等。它实现了语音、图像、文本和视频的全覆盖，并完全支持各种类型数据的处理。可以说，它已经成为人工智能领域的数据库服务提供商。目前，公司拥有业内最大的专职专业数据服务人员，并已成功为数百家企业提供人工智能数据服务。

数据优势是核心优势。目前，算法和计算能力没有代沟。因此，人工智能竞争的核心是数据本身，它是行业的源泉和发展的关键。然而，对于人工智能公司来说，选择第三方数据标准公司是目前最好的选择。存在许多问题，如人员成本、专业水平、效率和质量。可以说，越专业的数据公司拥有越高的数据标注能力，越丰富的数据标注经验和对客户培训需求的深刻理解。这实际上是云测量数据的一个好机会。随着行业的不断扩张，其主导和引领作用越来越明显。其在隐私保护、数据安全等方面的高标准已逐渐成为业界的标杆。因此，云测量数据也开始越来越多地出现在公众视野中，这在一定程度上促进了人工智能数据产业的标准化发展。

但总体而言，整个数据领域的水平还有待提高，仍有大量质量参差不齐的外包团队开展一些游击战式的数据标注服务。然而，随着企业对数据标准要求的提高，数据标注朝着更专业的方向发展是大势所趋，因为只有这样才能建立真正的人工智能屏障，毕竟最好的建筑材料才能建造最坚固的房屋。云测量数据总经理曾经说过，“以人脸识别为例，以前的要求是画出框架并标记五个面部特征。现在有必要在3-5个像素内标记数百个点。然而，诸如智能驾驶领域的3D点云标记和家庭和金融领域的NLP标记等。对数据标注的整体能力有更高的要求。”这种数据服务水平的门槛仍然很高。

事实上，从社会发展的角度来看，有许多相似之处。以前我们追求经济发展的速度，现在我们追求经济发展的质量。只有速度没有质量。最后，这座塔建在沙子上，经不起风浪的冲刷。然而，如果中国的人工智能产业想要真正超越和扭转困境，它仍然需要更多地关注数据标签的改进和投资。然而，专业组织(如云数据)也将有更大的发展空间。