隨著人工智能工程化應(yīng)用的全面爆發(fā),智能化轉(zhuǎn)型企業(yè)的關(guān)注從完備易用的工具和平臺(tái)體系,逐漸轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)、算法和模型等AI資產(chǎn)的研發(fā)運(yùn)營和管理。MLOps和ModelOps技術(shù)被譽(yù)為實(shí)現(xiàn)人工智能規(guī)模化應(yīng)用的最佳路徑,受到了產(chǎn)業(yè)界和人工智能技術(shù)應(yīng)用方的廣泛關(guān)注。
2022年4月28日,中國信通院云大所于“AI工程化論壇”上發(fā)布全球首個(gè)AI模型開發(fā)管理標(biāo)準(zhǔn)——《人工智能研發(fā)運(yùn)營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:開發(fā)管理》。作為《人工智能研發(fā)運(yùn)營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型》系列標(biāo)準(zhǔn)的首個(gè)標(biāo)準(zhǔn),填補(bǔ)了國內(nèi)外機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目開發(fā)管理標(biāo)準(zhǔn)的空白。云測數(shù)據(jù)作為作為高質(zhì)量、場景化的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域的企業(yè)代表,與華為、百度、京東、中原銀行、工商銀行等30多家金融、運(yùn)營商、頭部科技企業(yè)共同編制。
AI工程化是人工智能從學(xué)術(shù)研究走向行業(yè)應(yīng)用的必經(jīng)之路,而本系列標(biāo)準(zhǔn)正是在企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型和升級(jí)時(shí),為AI項(xiàng)目研發(fā)效能提升和模型治理提供了前瞻性方向和實(shí)踐性指引。標(biāo)準(zhǔn)從需求管理、數(shù)據(jù)工程和模型開發(fā)等3個(gè)能力子域切入,包括10個(gè)能力項(xiàng)和28個(gè)能力子項(xiàng),對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)管理過程提出了五個(gè)級(jí)別的能力要求,分別為基礎(chǔ)級(jí)、專業(yè)級(jí)、優(yōu)秀級(jí)、卓越級(jí)和領(lǐng)航級(jí)。
作為《人工智能研發(fā)運(yùn)營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:開發(fā)管理》的編寫單位之一,云測數(shù)據(jù)自成立以來,就以高質(zhì)量、場景化的人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)為基礎(chǔ),持續(xù)為智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融等眾多領(lǐng)域提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)采集/數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)、數(shù)據(jù)標(biāo)平臺(tái)&數(shù)據(jù)管理工具等。通過人工智能數(shù)據(jù)“采、標(biāo)、管、存一站式服務(wù)”,實(shí)現(xiàn)了“數(shù)據(jù)原料”到最后的“數(shù)據(jù)成品”全鏈條打通,為人工智能應(yīng)用輸出完整的數(shù)據(jù)價(jià)值,持續(xù)為計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理、知識(shí)圖譜等AI主流技術(shù)領(lǐng)域提供高價(jià)值數(shù)據(jù)支持。
在提供高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)服務(wù)支撐相關(guān)場景化落地的同時(shí),云測數(shù)據(jù)也一直在推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)標(biāo)注等標(biāo)準(zhǔn)的制定工作。目前,云測數(shù)據(jù)已經(jīng)參與了《智能網(wǎng)聯(lián)汽車激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注要求及方法》、《智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景數(shù)據(jù)圖像標(biāo)注要求與方法》的起草與編制,積極促進(jìn)AI場景數(shù)據(jù)標(biāo)注的標(biāo)準(zhǔn)化、提升AI數(shù)據(jù)的通用性和易用性,從而助力AI產(chǎn)業(yè)更好、更快發(fā)展。
