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趋势分析
数据决定了AI的落地程度
目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面，基本达到阶段性成熟。通过算法和应用的落地来真正解决行业具体痛点，需要采集大量人工智能相关的原始数据，并经过标注处理后做算法训练支撑，可以说数据决定了AI的落地程度。
新兴应用场景对AI数据需求日益旺盛
AI行业高速发展，智能驾驶、智能终端等领域不断发展，应用落地不断加速。以计算机视觉为例，一个新场景的开发支持需要上万张甚至数十万张不等的经过采集和标注的图片。随着AI应用场景的丰富，对AI数据服务将产生长期海量的需求。
AI数据服务更加注重专业和质量
随着AI行业商业化发展，落地场景对AI数据的需求更加多样化和定制化，也对AI数据服务的专业性和质量提出了更高的要求，作坊式中小数据服务商将逐渐被市场淘汰，技术、规模、专业度领先的品牌数据服务商将越来越受到青睐。
业务痛点
数据安全脆弱
人工智能数据的获取有安全合规要求，需用户授权允许采集和训练，若滥用或通过非合法手段获取，易产生法务风险。
数据质量难保障
训练数据的质量严重影响算法有效性，作坊企业缺乏人员管理和质检手段，数据质量参差不齐，数据质量难以得到有效保障。
数据处理效率低
自有团队难以快速扩张，外部小型代理商管理混乱，整体缺乏科学的项目管理流程，数据处理效率明显不足。
投入成本高
自建数据采集、标注团队模式过重，且需要一套完整的工具和流程支撑，人力、技术和工具投入成本过高。
价值主张
架构流程图
方案优势
数据保障更安全
严格的法务监管流程，安全的私有化数据部署，防数据泄漏的答题管理机制，实时监控和加密的标注设备，保证数据安全无风险。
数据质量更精准
严格的人员培训作业机制和三轮数据审核机制，并辅以智能审核算法和智能化管理平台，保障数据质量远高于行业平均水平。
处理速度更高效
百位项目方案专家，两千百度山西基地全职标注，两万签约外场专职标注，3万名众包在线标注用户，实现百万级数据处理能力。
支付费用更优惠
凭借自建标注基地、科学众包任务分发模式、智能化数据采集与标注工具，实现规模效应和高效作业，降低成本使付费客户受益。
客户案例
车企
某车企欲研发L4级自动驾驶，需对道路数据进行采集标注，百度自有采集车队具备甲级测绘资质，可合法合规对道路数据进行采集，因此寻求与百度智能云合作。采集车搭载64+16线激光雷达，累计采集道路共计2500公里。在标注阶段提供山西专项人力+资源平台人力调配方案，总计投入5000标注人力，通过连续帧预测、障碍物属性验证、自动审核等辅助算法提高标注质量和效率，累计完成超3000万元素标注，高质量提交了数据结果。
