文章來源：探碼科技
算法、算力、數據是人工智能發展的三大要素，人工智能已經從講技術教育市場的階段,過渡到思考如何將技術與商業相結合落地的階段，而數據作爲Al算法的“燃料”，是實現這一能力的必要條件。因此，爲機器學習算法訓練提供數據採集、標註等服務的人工智能基礎數據服務成爲近年人工智能熱潮中必不可少的一環。
數據採集和標註等形式的數據服務是推動人工智能發展的基礎
人工智能基礎數據服務指爲AI算法訓練及優化提供的數據採集、清洗、信息抽取、標註等服務,以採集和標註爲主。人工智能概念爆發伊始，算法、算力、數據就作爲最重要的三要素被人們樂道,進入落地階段,智能交互、人臉識別、無人駕駛等應用成爲了最大的熱門，AI公司開始比拼技術與產業的結合能力，而數據作爲Al算法的“燃料”，實現這一能力的必要條件。因此，爲機器學習算法訓練、優化提供數據採集、標註等服務的數據服務成爲了人工智能發展熱潮基礎。如果說計算機工程師是Al的老師，那基礎數據服務就是老師手中的教材。
互聯網數據量呈指數式增長，非結構化數據的應用依賴於清洗標註
PC、互聯網、消費級移動設備的興起宣告了數據時代的來臨,數據量呈指數式增長，據IDC統計，全球每年生產的數據量將從2016年的16. 1ZB猛增至2025年的163ZB，其中80%-90%是非結構化數據。過去計算機主要處理結構化數據，人工智能模型卻以處理非結構化數據見長，但“玉環琢不成器” ，數據經過清洗與標註才能被喚醒價值,這就產生了源源不斷的清洗與標註需求。在我國，每年需要進行標註的語音數據超過200萬小時，圖片則有數億張。
在獲取網絡數據的過程中，數據的採集耗費大量人力和時間，依賴人工標註已經不能滿足市場需求，藉助第三方數據服務商,成爲了人工智能企業提高效率的有效方式。其中,成都本土DaaS服務商，憑藉頂級的高端人才和技術團隊支撐，爲政府、醫療、交通、旅遊、金融、教育、企業、人工智能等多個領域提供網絡數據採集、分析服務。
大平臺護航，多重優勢爲數據提供質量保證
探碼Dyson網絡數據採集系統是一個強大的大數據採集，分析和可視化平臺，採用探碼科技自主研發的TMF框架爲架構主體，支持開發可操作的智能數據應用系統。Dyson網絡數據採集系統專業針對互聯網數據抓取、處理、分析，挖掘。截止目前，探碼已爲多個領域企業提供了數據服務，數據採集業務覆蓋國內外近20個城市，爲各行業交付超過百萬合格數據。
領先的網絡大數據處理技術，喚醒數據價值
Dyson網絡數據採集系統利用衆多的雲計算服務器協同工作，快速採集大量數據，避免了一臺計算機硬件資源的瓶頸。以探碼Kapow/Dyson採集器爲代表的新一代智能採集器，能模擬人的思維，模擬人的操作，徹底解決了ajax等技術難題。解決了傳統post採集不能解決的技術問題。
- 抓取範圍幾乎覆蓋整個互聯網公開數據，包括新聞、論壇、電商、社交網站、行業資訊、金融網站、企業門戶、政府網站等各種網站都可抓取；
- 可抓取各種網頁類型，包括服務器側動態頁面、瀏覽器側動態頁面（AJAX內容）、靜態頁面都可抓取，甚至可以抓取沒有終點的瀑布流頁面等；
- 24小時自動化爬蟲採集，制定清晰採集字段，保證初步採集速度和質量；
- 對採集的原始數據進行“清洗、歸類、註釋、關聯、映射”，將分散、零亂、標準不統一的數據整合到一起，提高數據的質量，爲後期數據分析奠定基礎；
- 通過智能數據中心大數據存儲、管理以及挖掘服務，本地化存儲保護隱私 。
實現數據的全生命週期管理，數據服務更專業
探碼網絡大數據採集系統集數據採集、數據管理分析、數據交換共享爲一體，圍繞數據採集、清洗、存儲、遷移、應用的全生命週期，進行數據管控、架構管控、標準管理、質量管理、安全管理等全方位管理工作，以確保數據的準確性、一致性、完整性、可用性和安全性。
隨着技術的不斷突破，人工智能行業的發展也將進一步加碼,而在行業的基礎產業鏈上,探碼科技等第三方服務平臺,正從數據源開始,源源不斷的提供燃料,讓AI不斷加速也成爲其一項”硬核”的競爭壁壘。除此之外，探碼網絡大數據也一直在積極賦能衆多產業，包括金融、醫療、農業、教育等。