人工智能背后的人工力量:机器学习必需数据标注
据阿里巴巴集团副总裁、阿里巴巴人工智能实验室总经理陈丽娟介绍,贵州万山仅仅是一个起点,未来项目的整体规划将聚焦贫困地区,寻找更多更适合发展“AI标注”产业的地区来落地。同时,也希望更多的人工智能企业加入,把AI标注的订单定向输送给贫困地区,为贫困群众提供更多就业机会。陈丽娟说。 延伸阅读 AI数据服务发展新方向:细分化、多模态、专业化 数据表明,当前AI发展出现了细分化、多模态以及专业化三大特征。相应的,新变化对于AI数据服务行业也形成了一定的影响与方向指引。 当前AI已经进入技术落地阶段,应用场景涉及安防、金融、家居、交通等各大行业。而未来,在数据标注行业,从业者也将随着AI行业而一同进入细分市场追逐阶段。 同时多模态也成为了AI技术发展的一个特征。所谓多模态,即是对多维时间、空间、环境数据的感知与融合。如当前的自动驾驶需要雷达+摄像头才能跑的更稳,安防行业需要摄像头+雷达红外RFID才能感知得更精准、更真实。而在数据服务产业,企业也需要适应AI技术发展的多模态特征,掌握对多维传感器融合的数据采集与标注。 此外,尽管当前AI技术已经进入落地阶段,但是头部AI企业的落地场景相较传统行业的AI落地场景,在技术上会更有前沿性。而这些企业的一些先进技术研究也很有可能成为未来数据服务行业的一大发展方向,所以数据服务企业也需要在这些前沿场景中不断探索,才能在行业竞争中获得长期发展。
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