近年來，隨著深度學習技術的不斷進步，AI在加速落地。在這個過程中，作為人工智能技術的底層支撐，以數據采集與標注為主的AI數據服務行業也在進行著日新月異的變化。技術更硬核、準確率更高的專業化AI訓練數據提供商開始成為行業主流。

2020年，新冠疫情呼嘯全球。人工智能利用其優勢在對疫情的動態監控、防疫信息的及時公布，以及病毒研究的技術支持方面發揮了積極作用，以科學技術為武器的“科技抗疫”行動引發廣泛關注。不僅如此，由于受到疫情的影響，線下商業面臨的多重困境更讓企業意識到人工智能在其業務中的重要作用。在近年六月發布的2020年AI現狀年度報告《AI與機器學習的現狀》中，近四分之三的調研企業組織表示AI對他們的業務而言至關重要，越來越多的企業開始將負責任的AI作為其實現業務成功的因素之一。

目前人工智能商業化在算力、算法和技術方面基本達到階段性成熟，想要加速落地，解決行業具體痛點，需要大量經過標注處理的相關數據做算法支撐，可以說數據決定了AI的落地程度，是商業化過程中重要的一環。隨著技術的不斷發展，傳統企業一定會走向AI的道路，在這條道路上，他們對于數據的需求相較于以往提出了更高的要求。

當一個新技術開始從實驗室走向商用，所需要的數據將呈現幾何模式增長。而對于算法模型來說，當到了平臺期的時候，如果想進一步提升誤差率、準確率，就需要“喂養”更多的數據。

從某種程度來說，數據標注質量的好壞直接決定了人工智能的發展水平高低。而決定數據標注質量水平的，無疑是數據標注師們。對于數據標注這樣一個新行業來說，如何建立人才培養體系與人才準入標準，成為了行業共同思考的問題。AI優評在人才培養方面走到了前列。通過與權威機構的合作，AI優評建立起一整套科學的人才評價體系，并為考評合格的人才頒發國家職業資格培訓鑒定實驗基地統一核發的《人工智能技術服務-數據標注與審核》高新技術能力證書。除此之外，AI優評還直接對接到了企業端，為企業直接輸送考評合格的人才，以此為行業的發展做出自己的努力和貢獻。
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