算法模型从理论到实践的应用过程依赖于大量的训练数据。训练数据越多、越完整、质量越高，模型推理的结果就越可靠。
根据AI基础数据服务厂商LXT对 322 家有AI项目经验的美国企业的调研，训练数据的资金投入占这些企业的AI整体建设投入的15%，61%的企业认为未来 2 到 5 年对数据的需求量将会增加，62%的企业认为数据质量比数据量更为重要。LXT的调研结果揭示了企业在AI建设过程中对高质量数据的迫切需求。鉴于AI基础数据服务厂商在有效提供高质量数据集方面的专业能力，它们已成为AI研发企业的重要合作伙伴，AI基础数据服务已是推动AI产业发展的关键支撑。
AI基础数据服务厂商是专注于为各行业的AI算法训练与调优提供基础数据产品服务的公司。这些公司通过提供标准数据集、定制数据集和配套产品工具服务，支持互联网、大模型、智能驾驶等各领域的AI技术发展。标准数据集使企业能够迅速开展模型训练，而定制化数据集则助力企业针对特定应用场景优化算法性能不仅缩短了AI研发周期，还显著提升了AI应用的性能和效果，激发了企业在AI领域的创新潜力。
云测数据是高质量、场景化的人工智能数据服务商代表，在人工智能数据领域拥有丰富的实践经验和深厚的专业背景，持续为智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融等众多领域提供高质量数据集、数据采集/数据标注服务、数据标平台&数据管理工具，实现场景数据专业化、高质量交付，帮助企业更快更好地实现AI应用成功落地。针对人工智能时代数据需求和发展趋势，云测数据先后推出“云测数据标注平台”、“AI数据集管理系统”等技术成果，助力企业AI数据训练综合效率提升200%、标注准确度比较高可达99.99%，促使着人工智能产业加速发展，提升Al应用的规模化落地效果。
例如云测数据推出的“面向垂直行业大模型的数据解决方案”，可以帮助企业快速获取多样化训练数据、有效完成数据标注、建立统一规范的数据管理体系、输出标准化可直接用于模型训练的数据集、提供端到端全流程的数据服务等，从而满足大模型持续迭代的需求，加速模型在实际场景中的落地应用，助力企业在数据层面提升大模型应用的效能，获得核心竞争力。
当前，数据和算法已经形成“飞轮效应”，好数据越来越多、算法也会越来越先进;算法越有效果，使用者增加，数据反馈也会更多。随着人工智能的应用场景越来越多元化，需要处理多种模态的数据。未来，伴随着整个AI技术的发展，数据会持续以多种复杂形态进入到我们生活、生产的方方面面，高质量、精细化的数据将直接影响AI的场景化落地实践。
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