随着新一代人工智能技术的快速发展，众多企业开始在以AI技术为核心的领域竞争。如何建立AI技术的核心壁垒，一般而言，包含算法、算力和数据三部分，主流的AI算法，以机器学习理论为背景，来模拟人的行为或意识。而在构建算法过程中，最重要的就是模型训练环节。

数据的质量对模型训练起着至关重要的影响，尤其是在数据样本的丰富性和数据标注的精度这两方面。

通常，获取数据源主要来自两个方向：

一是采集真实世界的数据，主要通过项目定制化的方式获取数据源，例如：手势图片、语音语料等数据。

二是采集互联网世界的数据，主要通过爬虫的方式获取数据源。

数据采集是对目标领域、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，数据采集是人工智能数据服务行业全流程服务中的“第一步”，纯净、贴合AI应用场景的数据源可解决数据训练中90%的问题，之后将这些非结构化的数据经过精准的标注，才能被用于机器学习训练。

可以说，从AI应用迭代、用户体验完善的角度来看，获取还原于AI应用场景的纯净数据，是人工智能长期发展的重要保障，是人工智能技术研发、训练的关键。只有当AI应用获取了更为准确、及时、贴合使用场景的高质量数据，才能提供更有效、有用、精准性高的智能化服务。

灵智互动科技立足扎根市场的实践积累，帮助解决AI产业化落地的现实问题,让众多AI企业和各个行业的龙头企业选择与灵智互动科技合作,且保持着长期良好的关系。灵智互动的服务遵旨是用最优的数据方案，做最高质的数据。未来，灵智互动科技也愿为AI企业提供全流程一体化的高精、高质数据服务解决方案。

——灵智互动——

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