對於數據採集，我們是認真的——如何做好AI數據採集

質量高的數據，不僅加大對研發的幫助，也進一步提高了產品的準確性和安全性。

不管是從語音人工智慧領域還是無人車智能駕駛領域，如今已在人工智慧佔據較大份額。

AI領域中一個偉大產品的誕生背後一定有一個超大體量的大數據支持，在這其中AI大數據採集發揮著不可估量的作用。

目前AI領域，不同企業因服務和產品的不同從而擁有多樣的AI數據採集定製化需求。任正非曾經指出：重視數據的錄入和採集，是人工智慧和自動化的源頭。如何做好AI大數據採集是AI企業非常關注的點。

數力科技有限公司在AI數據採集領域有著豐富的經驗，如何做好AI數據採集數力科技有著自己的標準。

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項目負責

AI企業在項目研發進度過程中有著嚴苛的時間標準，任何一個環節在時間上脫節都將對AI項目造成滯後。所以在遇到數據採集需求時數力科技數據服務團隊需要考慮是否能完成。在某些特定的圖片採集來說，有地域性的要求，我們會考慮到片面的誇大和不切實際的標榜會讓AI企業產生巨大的成本。

數據服務團隊不僅要對自己的團隊人員負責，更要對AI企業項目進度負責。現在市場上出現了很多眾包模式，而事實上眾包對數據的收集也多了一份支出，多了中間對接人，在信息對接或傳遞中會有誤差或延遲。雖然部分數據服務團隊只是可以在某個領域進行高效的數據採集服務，但是企業本身也只是需要某領域採集服務又高效而又有質量，AI企業項目負責人與數據採集項目負責人直接對接，而使整個採集成本下降的同時，時效性得到了大大提升。

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深度理解

由於每個人的看法和角度不同，從而導致信息在傳遞中出現滯後和誤差。在數據採集項目中，AI企業對於項目的理解程度極高，下發的數據採集需求說明具有較高的行業屬性。數據服務團隊承接數據採集需求時不能只看到表面，而是需要深度理解項目含義。卓越體現的不單單是服務，更重要的是讓客戶享受服務。

實時溝通

在數據採集過程中，會出現不同的狀況，採集狀態以及採集過程出現的困難需要時時同客戶進行溝通，做到不隱瞞不遮掩，一切以解決問題為主。而如果用戶的需求期間出現了變動，要及時調整採集方案。

在整個採集項目中後期需要充分考慮時間因素。比如同客戶約定10天交付，那麼我們採集團隊就需要提前數天完成數據的採集工作，給數據清洗、數據打包、數據傳輸預留出充裕的時間，這樣才能在約定時間給客戶最有優質的採集數據。

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AI企業對數據採集的質量要求較高，數據採集服務企業的時候需要重點了解該數據服務企業資質和經驗。而數力科技有限公司，在服務AI企業中，甲乙雙方直接對接，數據採集從而卻提高了AI企業的時效性和質量，導致成本大大上升。提供優質數據採集服務依靠的不僅是勇氣，更重要的是一個數據採集方式和方法，在深度理解項目的情況下提升數據採集時效性，這樣才能為AI企業為提供更優質的數據服務。

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