?2019年，国内人工智能领域的投融资热情大幅降低，相当数量的AI企业彻底消失在了历史的长河中，“人工智能寒潮已至”甚至成为行业年度热词。
与前几年创业与投资热情齐头并进的盛况相比，近段时间的AI行业显然萧条了很多。
究其原因，“AI落地难”要负主要责任。
从自动化时代到智能化时代，人工智能创造的价值在不断增长。与此同时，业务场景的精细度与复杂度也在不断提升，为人工智能技术的落地带来一系列挑战。
以国内人工智能企业为例。目前国内几个较大的人工智能独角兽企业，商业化落地主要集中在金融、安防监控、手机移动互联网三个领域，而其他领域则表现平平。
细化到具体业务场景中，汽车自动驾驶是AI最重要的商业化落地领域，相关人工智能企业在无人驾驶/自动驾驶投入巨大，但距离大规模商业化应用依然十分遥远。
目前自动驾驶的主要应用场景无非就是路测一下、会展展示一下、无人驾驶园区试驾一下，但这些显然无法为一家以营利为目的的企业带来任何实质性的收入。
汽车自动驾驶距离大规模商用仍有一段距离
企业的长久健康生存需要盈利，AI企业同样不例外。摆在一众AI企业面前最为迫切的现实需求就是，如何破局“AI落地难”的困境。
古语有云“解铃还须系铃人”，破局AI落地难的关键，是找到何种因素导致了这种结果。
在人工智能领域，算法、算力与数据是构成行业的3大重要基础要素。长久以来， AI企业关注的重点主要集中于算法与算力领域，对于数据领域的关注度则普遍较低。
事实上，作为人工智能行业的基础，数据在AI落地的过程中所扮演的角色显然被忽视了。要把人工智能应用到具体的业务场景中，首先需要解决数据获取和数据治理等相关问题，具体到行业中就是数据标注行业需率先变革。
一张经过数据标注后的图片(图片来源：曼孚科技数据标注平台)
人工智能行业内有一个简单但很重要的共识：
数据集质量的高低直接决定最终模型质量的好坏。
在人工智能行业兴起初期，行业关注的重点主要集中于理论与技术本身，此时一种前沿的技术概念都有可能为企业带来规模庞大的外部投资。
但是，到了技术相对成熟期，投资人与AI企业关注的重点就转向了技术的商业化落地，毕竟企业与投资人最为看重的还是盈利。
然而，理论与实践的结合总是不那么一帆风顺。AI企业在商业化落地的过程中，发现了一个很棘手的问题：标注数据集的质量可以满足实验室的基本需求，但却无法支撑起AI落地的发展洪流。
我们以实例为证：
在人脸识别等单点场景，涉及到的数据类型一般比较简单。但在更完整的业务场景中，数据就会变得更加复杂起来;
工业场景中，会涉及到工业现场图像数据、工艺流程文本数据和设备运行的时序数据等更加精细化数据的标注;
医疗场景中，对医疗影像和文本的标注，需要具备医学专业知识的人员进行……
以往在实验室里仅需少量且质量尚可的数据集即可满足基本实验的需求，但是到了具体化的商业落地场景中，现实给标注数据集提出了诸多新的要求：
海量、高质量、场景化、定制化、智能化……
高质量标注数据集才能撑起人工智能行业的未来(图片来源：曼孚科技数据标注平台)
在这样的新形势下，破局AI落地难的关键，就在于数据标注行业的率先变革。
作为人工智能行业的基础，数据标注行业长期处于刀耕火种的粗放状态中，披着人工智能的外衣，但是本质上仍然属于劳动密集型产业。
在AI商业化落地的大潮下，数据标注行业不应拖了行业发展的后腿，而应该主动为人工智能行业的发展保驾护航。
以曼孚科技数据标注服务为例，一方面通过培训专业标注团队与提供定制化服务，来解决数据采集、数据标注的质量问题;另一方面，通过自研SaaS数据标注服务平台与自动化的辅助工具，来解决数据标注的效率问题，具体的努力如下：
1. 专业团队打造优质数据服务平台，服务成本降低30%以上;
2. 独立自研SaaS数据标注平台，预标注技术加持下标注效率可提升4倍以上;
3. 实时精确估算与AI辅助筛查，数据精确至99%以上;
4. 支持私有云部署，实时监测加强安全保护;
5. 定制化场景搭建，7X24小时快速技术响应。
通过以上努力，曼孚科技希望重新构建起人工智能行业发展的基石，用高质量的标注数据集破局“AI落地难”的困境，为相关人工智能企业的商业化落地之路扫清障碍。
目前，曼孚科技的标注数据集正大规模应用于自动驾驶、安防、VR/AR、无人机、新零售、AI教育、工业机器人等相关领域，曼孚科技期望用高质量的数据撑起人工智能行业新的未来!
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