自1956年達特茅斯會議首次提出“人工智能”概念以來，人工智能歷經60余年的曲折發展，已經成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，成為世界各國競爭角逐的焦點。如今，隨著算力、算法模型、數據資源等基礎技術條件的成熟，人工智能開始在交通、金融、工業、醫療等各個領域得到落地。

現階段，以機器學習為主的人工智能技術的高速發展依賴于底層大數據的豐富程度。強大的模型需要含有大量樣本的數據集作為基礎，數據的質量、多樣性將對算法模型的成敗產生重大影響，高質量的AI訓練數據越多、模型的準確度和質量就越好。

在早期就已關注到AI數據服務的需求缺口和潛在的應用市場，立足高質量、場景化的AI訓練數據服務的云測數據，建立了數據產品、數據處理工具與數據服務的“三螺旋”， 率先形成AI訓練數據的“采、標、管、存”一站式服務，實現了從“數據原料”到最后的“數據成品”全鏈條打通，為智能駕駛、智慧城市、智能IOT、智慧金融等行業提供高效率、高質量、多維度、場景化的數據服務與策略，最大化發揮訓練數據的價值。

在此背景下,專業的AI訓練數據服務廠商+領先的AI訓練數據處理工具對于行業智能化升級的價值提升就會更為明顯。在人工智能數據領域，云測數據正在不斷用前沿技術推動AI數據服務加速發展，打造了業界領先的云測數據標注平臺，為AI相關企業提供處理大規模感知數據的能力。

云測數據標注平臺創造性的提出“數據在環和模型迭代在環新方式”，通過綜合系列工具平臺，進行數據在環開發打通，將數據采集、處理、標注、訓練、模型輸出進行持續迭代集成。相比傳統的采集數據、訓練模型的方式，數據在環和模型迭代在環新方式，可極大提升模型迭代的速度和提升模型準確度，以及可極大降低數據獲取成本、處理成本、標注成本、使用成本。通過綜合在環的工具鏈，形成數據在環迭代系統，將極大的提升人工智能領域的場景落地，節省大量研發時間和成本。

云測數據標注平臺具備全類型數據標注支持、多種工具組件靈活配置、AI智能輔助標注、多道數據質量控制流程完善的績效數據統計等特性，能夠一站式解決企業AI數據訓練需求，可助力AI數據訓練綜合效率提升200%、標注精準度最高99.99%。以自動駕駛為例，采用云測數據標注平臺，可實現車企DataOps數據閉環中的數據清洗、標注工作，與原流程相比提升2倍的流轉效率。

從頭部代表企業云測數據的一系列操作中我們觀察到，專業的數據標注平臺會通過標準化的流程、方法論,提高平臺的流程化協作能力，來保證數據服務團隊的高效的服務能力。云測數據這種通過集成了多樣性、靈活性的優勢，來解決人工智能落地場景多樣性、豐富性的數據需求，再通過技術層、工具層的優化，可以大幅提升人效比的同時提升數據標注準確性，進而提升AI模型迭代的速度和提升AI模型的準確度。