算法、算力与数据是形成人工智能的三个基本要素。随着人工智能技术在算法与算力层面达到阶段性根本成熟，人工智能行业掀起一轮落地利用的热潮。
从技术层面剖析，本轮人工智能落地热潮次要集中于计算机视觉畛域和语音交互畛域，较为依赖机器学习畛域中的深度学习形式。
目前，支流的深度学习形式以有监督学习模式为主。在该模式下，算法训练须要依附标注数据对学习后果进行反馈，对于数据有着强依赖性需要，这也带动了 AI 根底数据服务行业的凋敝。
AI 根底数据服务是指为 AI 算法训练及优化提供相干产品与服务，次要以数据集产品和数据资源定制服务为主，具体包含数据采集、数据荡涤和数据标注等内容。
其中，数据采集是指对指标畛域、场景的特定原始数据进行采集的过程，采集的数据以图像类、文本类、语音类、视频类等非结构化数据为主。从业务流程角度来看，数据采集是 AI 根底数据服务行业全流程服务中的“第一步”，采集到的非结构化数据通过荡涤与标注，能力被用于机器学习训练。
采集到的原始图像类数据
因而数据采集业务也是泛滥数据服务企业较为外围的业务之一，一家优良的数据采集服务企业该当具备如下劣势：
1. 领有丰盛的采集渠道
采集的数据依照不同类型能够划分为图像、语音、文本、视频等内容，每一个大类又能够细分为泛滥小类。
以语音采集为例，依照语种的不同，可细分为普通话采集、方言采集、英语采集、小语种采集等，这对数据采集服务企业的采集笼罩能力提出了极高的要求。
失常状况下，出于老本等多方面因素的考量，数据采集服务企业多采纳与渠道或者供应链单干的形式来执行我的项目。
因而，领有更丰盛的方言、小语种、寰球各地人脸采集渠道，以及更加稳固采集供应链的数据采集服务企业，将在获取与执行我的项目时更具劣势。
2. 领有对数据预处理的能力
通过采集失去的数据均为原始数据，这些非结构化的数据只有通过荡涤与标注能力被唤醒价值，用于算法学习训练。
对于数据标注企业而言，原始数据品质越高、谬误越少，标注的效率就会越高，最终产出的数据集品质也越好。
以语音采集为例，每段采集好的语音内容里都会存在无效局部与有效局部。无效局部次要指实质性语音内容，这些是需求方须要的内容; 有效局部次要指静默局部、杂音等，这些是需求方不须要的内容。
目前，绝大部分数据服务企业在采集数据的过程中，都不会对数据进行预处理，这与技术能力与采集工具无关。
曼孚科技在理论解决语音采集业务时，会依附本身采集平台对采集到的原始数据进行预处理，VAD 主动切片性能会主动删除数据中的有效局部，切实晋升数据品质。
曼孚科技语音解决平台具备 VAD 切片性能
3. 领有非凡场景搭建、采集能力
随着人工智能利用在多个垂直场景畛域实现落地，需求方对于场景化数据集的需求量也越来越高。
以目前利用宽泛的语音助手为例，为了进步语音助手在不同场景下的辨认能力，须要采集非凡场景下语音对话数据集，比方“室外对话数据集”、“室内对话数据集”、“嘈杂环境下对话数据集”等，这对数据服务企业的非凡场景搭建能力提出了新的要求。
将来，随着人工智能商业化水平的一直加深，如何对海量数据进行无效获取、正当剖析和妥善利用是摆在一众人工智能企业背后的外围问题。
海量数据浪潮下蕴藏的是无尽的商机，根底数据服务尤其是数据采集服务在数据时代下，将领有更加广大的倒退空间。