从目前的落地进展来看，人们拿起手机刷脸支付、拍照美颜、购物识图，背后都有计算机视觉技术的身影。在更广阔的行业市场，移动互联网、安防、零售、物流、医疗、文娱、无人驾驶等领域都在进一步渴望着新应用、新产品、新产业、新业态、新模式的出现。
业界关于计算机视觉技术已触及天花板的讨论越来越多，而源头则统一指向了深度学习算法。由于深度学习高度依赖大量的标注数据，如果计算机视觉的精确度想要再提高，如:对非常小和模糊的目标做检测，在复杂光照变化下保证分割结果稳定等，都需要分类更加细致、标注更加细化的数据去“教导”深度学习算法。
以人脸识别技术为例，云测数据总经理曾表示，2015-2016年，人工智能对人脸数据训练的还相对粗放。但到了现阶段，由于人工智能应用场景的多样性，对不同年龄、性别、肤色，不同的光线、角度的场景化要求越来越复杂，而且拍摄设备也随着手机、相机的不断进化，从单镜头到双镜头甚至增加了3D摄像设备，算法训练对数据的要求变得更加精细、丰富更加具有策略性。
提供更具优势的视觉类型数据
云测数据作为国内数据采集和标注领域头部的服务商，在创立之初恰逢自动驾驶、智能安防等AI趋势兴起，各大企业需要大量的视觉类型数据以打磨自己的算法和AI能力，由此计算机视觉领域也成为云测数据至今深耕最久、经验最丰富的领域之一。
可以说，视觉类型的数据处理能力，是云测数据最为成熟的能力之一。目前，云测数据全方位支持图片、视频、文本、点云等类型的数据采集标注，具备工具丰富、灵活，可根据企业需求定制等优势。并通过成熟的数据管理、质检等确保数据标注的精准度，契合企业对视觉类型数据的需求，可帮助企业高效高质安全的获取相关训练数据。
以视觉类型的数据为例，云测数据的标注精度可以完成多高呢?据云测数据总经理在某次采访时透露，“一张人脸需要你准确地在内眼角上标注人脸关键点，在图片上，内眼角也就不到100像素，而任务还会到标注到具体哪个像素上。”
基于对数据质量的不断追求，在2020年的中国国际服务贸易交易会上，云测数据正式向业界发布AI数据领域的最新成果——AI数据项目的最高交付精准度竟提升至99.99%。这个数字标志着，“数据”作为人工智能三大基石之一，已近迈入了高品质时代。从此，云测数据在行业内外也就成了高质量AI数据的代名词。
云测数据:视觉数据采集标注的引领者
如今，越来越多的行业在与计算机视觉技术结合。企业为了保持优势，打造持续的AI竞争力，各大企业开始与更专业的AI数据服务商紧密合作，以获得更高质量的场景AI数据来进行产品落地前的优化。
更高的落地需求，对视觉数据的规模、质量、时效性上提出了更高要求。但长期与行业众多企业的紧密合作，让云测数据持续保持着全品类视觉数据采集和标注的优势。
为了提供更为专业的服务，云测数据自建数据基地和场景实验室的方式，打造出AI领域的数据“梦工厂”。目前，众多AI巨头、车企巨头、大型金融机构、互联网企业以及传统企业等等，都与云测数据建立了良好的合作伙伴关系。
以自动驾驶为例，为了让机器“看见”复杂道路环境中的车道线、路标、障碍物、行人、十字路口，以及一些长尾场景如:闯红灯车辆、横穿马路的行人、路边违章停靠的车辆等，数据标注时需要采用图像分割、连续帧标注、2D图像框选、3D点云标注等多种标注方式。其中，云测数据自研的3D点云标注工具，能够保证整个标注过程流畅快捷，其效率比开源工具高5倍左右。
也是基于云测数据在数据采集标注领域的不断进取，在近期《互联网周刊》&eNet研究院、德本咨询联合发布的“2021数据标注公司排行”中，云测数据凭借最高99.99%精准度数据标注能力和场景化训练数据方案等实力，蝉联“数据标注公司排行”TOP1.
数据将发挥更具现实的作用
创立了ImageNet数据集的斯坦福教授李飞飞曾在TED演讲中畅想:“当机器可以‘看到’时，医生和护士会获得一双额外的、不知疲倦的眼睛，帮他们诊断病情、照顾病人；汽车可以在道路上行驶得更智能、更安全。我们会发现新的物种、更好的材料，还可以在机器的帮助下探索从未见过的前沿地带。”
随着AI技术商业化的持续深入，算法、算力方兴未艾之时，高质量的数据成为推动AI深入长尾应用的关键推动力。面对长尾化的计算机视觉市场，数据能力的高低将成为一家AI公司竞争力强弱的重要指标，相信在云测数据的推动下，
更多相关产业的应用落地将迎来新一轮增长。
