近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進步，AI在加速落地。在這個過程中，作為人工智能技術(shù)的底層支撐，以數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注為主的AI數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)也在進行著日新月異的變化。技術(shù)更硬核、準(zhǔn)確率更高的專業(yè)化AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)提供商開始成為行業(yè)主流。

2020年，新冠疫情呼嘯全球。人工智能利用其優(yōu)勢在對疫情的動態(tài)監(jiān)控、防疫信息的及時公布，以及病毒研究的技術(shù)支持方面發(fā)揮了積極作用，以科學(xué)技術(shù)為武器的“科技抗疫”行動引發(fā)廣泛關(guān)注。不僅如此，由于受到疫情的影響，線下商業(yè)面臨的多重困境更讓企業(yè)意識到人工智能在其業(yè)務(wù)中的重要作用。在近年六月發(fā)布的2020年AI現(xiàn)狀年度報告《AI與機器學(xué)習(xí)的現(xiàn)狀》中，近四分之三的調(diào)研企業(yè)組織表示AI對他們的業(yè)務(wù)而言至關(guān)重要，越來越多的企業(yè)開始將負(fù)責(zé)任的AI作為其實現(xiàn)業(yè)務(wù)成功的因素之一。

目前人工智能商業(yè)化在算力、算法和技術(shù)方面基本達到階段性成熟，想要加速落地，解決行業(yè)具體痛點，需要大量經(jīng)過標(biāo)注處理的相關(guān)數(shù)據(jù)做算法支撐，可以說數(shù)據(jù)決定了AI的落地程度，是商業(yè)化過程中重要的一環(huán)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)企業(yè)一定會走向AI的道路，在這條道路上，他們對于數(shù)據(jù)的需求相較于以往提出了更高的要求。

當(dāng)一個新技術(shù)開始從實驗室走向商用，所需要的數(shù)據(jù)將呈現(xiàn)幾何模式增長。而對于算法模型來說，當(dāng)?shù)搅似脚_期的時候，如果想進一步提升誤差率、準(zhǔn)確率，就需要“喂養(yǎng)”更多的數(shù)據(jù)。

從某種程度來說，數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量的好壞直接決定了人工智能的發(fā)展水平高低。而決定數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量水平的，無疑是數(shù)據(jù)標(biāo)注師們。對于數(shù)據(jù)標(biāo)注這樣一個新行業(yè)來說，如何建立人才培養(yǎng)體系與人才準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，成為了行業(yè)共同思考的問題。AI優(yōu)評在人才培養(yǎng)方面走到了前列。通過與權(quán)威機構(gòu)的合作，AI優(yōu)評建立起一整套科學(xué)的人才評價體系，并為考評合格的人才頒發(fā)國家職業(yè)資格培訓(xùn)鑒定實驗基地統(tǒng)一核發(fā)的《人工智能技術(shù)服務(wù)-數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核》高新技術(shù)能力證書。除此之外，AI優(yōu)評還直接對接到了企業(yè)端，為企業(yè)直接輸送考評合格的人才，以此為行業(yè)的發(fā)展做出自己的努力和貢獻。
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