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近几年，人工智能技术在各行各业的应用已随处可见，人工智能的飞速发展，背后离不开数据的支持。而在数据的发展过程中，人工智能的加入也使得更多类型、更大体量的数据能够得到迅速的处理与分析。近日，作为专注于人工智能数据服务的数据堂（北京）科技股份有限公司共同创始人、CEO齐红威接受了记者的采访。
数据堂（北京）科技股份有限公司共同创始人、CEO 齐红威
数据智造者——人工智能数据工厂
"只有数据的生产效率提高了，成本才能降低。"齐红威说道。数据堂研发形成了人工智能数据工厂，采用Human in the Loop（人机交互）模式和智能化工具，结合工业化流水线生产模式，应用于人工智能数据生产领域，让人工智能数据生产具有低成本、高效率、大规模等特点。数据堂Human-in-the-loop模式主要用于车辆检测、文字识别、语音识别、人脸检测、视频追踪等数据生产领域，处理效率平均提升25%以上。这对于支撑人工智能的大规模数据需求，是很有帮助的。齐红威表示："通过数据堂智能数据工厂，一方面为人工智能企业提供数据服务，包括自制的数据产品、定制数据生产服务；另一方面，还能面向传统企业提供数据生产平台的私有化部署，帮助传统企业的业务转型升级。"
目前，以手机为代表的移动端领域正在经历新一轮的AI+3D前沿技术洗礼，3D视觉领域迎来手机、算法等设备厂商的疯狂涌入。数据堂通过研判行业趋势，借助自主研发的"基于Human-in-the--loop"人机交互参与的人工智能数据加工平台，已积累超过2500TB的自有版权数据资产，形成45000余套自有数据产品，满足不同领域客户的人工智能产品研发需求。数据产品涵盖3D视觉领域，手机娱乐、生物识别、语音识别、自动驾驶、智能家居、智能制造、新零售、OCR场景、智能医疗、智能交通、智能安防等领域。此外，针对人工智能应用企业，尤其是初创企业，数据堂整合计算能力，利用自有的2500TB数据和40余种通用图像、语音以及文本数据处理算法，搭建人工智能训练平台，该平台允许客户提交定制的算法，帮助企业一站式的完成算法训练和获得应用识别模型。
精准定位，迎发展良机
作为专业的人工智能数据服务提供商，齐红威表示，数据堂将重点打造两种核心能力。一是生产能力：打造和运营"人工智能数据工厂"，以数据半自动处理技术为基础，通过平台连接全球百万劳动力为人工智能客户提供数据的采集和校对服务。"人工智能数据工厂"的生产方式是将数据堂近8年积累并验证有效的技术、方法和流程应用到人工智能数据的采集和加工过程中，使得生产过程流水线化、智能化和自动化；二是资产能力：企业自主设计规划人工智能版权数据，在"人工智能数据工厂"下生产实施，意在不断积累大规模有版权的人工智能战略数据库，从而为客户提供人工智能数据DaaS（Data as a Service）服务。
齐红威表示，通过上述两种能力的不断深入积累，要把数据堂打造成基于"人工智能数据工厂"下的数据资产公司，数据堂将继续致力于为全球人工智能企业提供数据获取及数据产品服务，实现数据价值最大化，推动人工智能技术、应用和产业的创新。
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