不破不立，向巳科技大步迈向人工智能领域新方向

近年来，国家出台各种优惠政策鼓励发展人工智能产业，市场规模呈高速发展模式，截至2018年底，全球共成立人工智能企业15916家，我国人工智能企业数量为3341家。2020年世界人工智能市场达到6800亿元人民币，复合增长率达26.2%。由此可见，人工智能市场规模巨大，给世界各国带来了新的发展机遇，也将出现新一波科技创造潮流。

由于人工智能产业发展迅速，是新兴的年轻领域，因此在发展过程中必不可免的出现了一些痛点和难点，比如：质量参差不齐，数据集准确率不足会严重影响AI产品;数据获取困难，人工智能企业获取数据费时费力;数据价格贵，人工智能企业三分之一的费用都要投入在前期的数据上。传统解决方案则是通过爬虫手段进行网络数据采集或向运营商购买再由AI工程师进行标注，这样做的局限在于采集样本量不足，样本单一，样本质量差无效数据占比45%等。

成都向巳科技有限公司针对市场痛点，基于AI技术算法模型打造自动化“菁准数据”采集和标注技术平台数据服务，为人工智能提供高效高精度的服务驱动。针对市场分析中发现的数据集问题，不同于传统解决方案，而是将数据集做动作拆分，分成了数据采集和数据标注两个部分，同时通过网页AI数据采集系统、数据采集小程序、采集小站、合作供应商、AI数据标注平台、自营基地和AI智能标注、AI大数据分析、人工智能机器识别等多种采集标注方案来基本涵盖市面上的数据需求。

“菁准数据”为人工智能企业

提供高质量、高精度、高性价比的数据集

向巳科技旗下的“菁准数据”具有新颖性、先进性、独特性的优势，在人工智能领域高端技术上具有领先地位。“菁准数据”线上以数据标注平台、数据采集小程序和网页数据采集系统为核心，线下以采集小站和自营标注基地为载体，最终为人工智能企业解决数据集的问题。

在数据采集方面，通过网页数据采集系统、数据采集小程序、采集小站、合作供应商四个方面进行高效、便捷、准确的数据收集。自研的线上自动化的数据采集器，可视化操作，一键自动采集。 基于图片相似度算法(感知哈希算法)、RNN神经网络的音频降噪算法等用于不同场景的图像、语音、视频等数据采集，方便快捷，可快速大量完成一般性数据采集任务大幅降低采集成本。围绕密集型人群场所为核心，建立“采集小站”的模式完成较高难度的定制化数据采集任务，同时也为人工智能企业提供高质量高精度保密数据，助力提升AI产品市场核心竞争力和战略规划数据服务。构建“行业”到“AI”双向互赢的桥梁策略，完成行业内数据采集任务

在数据标注方面，充分发挥众包模式的优势，让用户可以在数据标注平台快速、低成本地完成数据标注任务，大大提升数据收集效率，减短项目周期。通过数据标注平台、自营基地、AI辅助标注、智能数据库打造等方面，后期依托图像识别、语音识别等人工智能技术实现自动或半自动辅助标注，使数据集质量更高。同时有效保证公司数据最大产量、数据质量的稳定输出，同时全周期完成高难度的数据任务。建立各大行业的优质数据基础，打造行业专业数据模型，为后期实现大数据AI算法的生态构建做准备。

为优质的数据集而生，推动人工智能技术创新与发展

随着时间发展，人工智能市场规模进一步扩张。向巳科技团队中李海龙等6位核心人员苦心经营，负责公司产品运营，核心技术的研发，在成都创业学院项目孵化主任郑应松和国际绿色建筑LEED AP BD+C认证师姜胜玥等老师的指导下，慢慢沉淀发展，最终拼高质量、高性价比和高效的优势在同行业中脱颖而出。

“菁准数据”品牌服务已经形成专业的经营体系，合作商数量还在不断增加，同时与妇联、残联、社区等合作商达成合作。公司成功运行，在市场中通过质量认可，拿下多个一线大型人工智能企业的业务单，目前已经为科大讯飞，搜狗等公司提供了超过5000小时的数据，并签约308万订单，到账近170万，预计年底达518万。团队在云南、贵州、四川等西南地区均有标注基地。

在未来人工智能领域应用中，向巳科技团队前期将以智能语音服务业务为主要切入口，同步向零售、医疗、无人驾驶、金融、教育、家庭家居等领域进军。“菁准数据”为优质的数据集而生，不断推动人工智能技术、应用、创新与发展，人工智能会更加的与我们的生活息息相关，能够更加灵活的为人们服务。

来源：中国网