随着互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术创新的加快，数字经济正成为重塑全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。数据要素作为数字经济发展的核心引擎，对效率提高的乘数作用不断突出，成为最具特点的因素。在数字经济持续发展的背景下，人工智能发展迅速，并与各种应用场景深度融合，人工智能产业已成为促进经济创新和发展的重要技术。数据作为人工智能技术实践的基石，随着整个人工智能产业的发展，人工智能产业对培训数据的可扩展性需求和前瞻性需求将进一步快速增长，如何有效释放数据价值，对于加快人工智能技术发展、提高数字产业化水平具有重要意义。云测数据总经理贾空航在第三届“工信安全智库”论坛及国家工信安全中心科学会年度系列之一的数据要素化配置研讨会上，随着算法模型和应用场景的最创新，AI对数据的可扩展性需求和前景需求均迅速增加;另一方面，随着对内部数据需求类型的增加和服务要求的提高，链的专业化分工将更加专业化、化方向迅速发展。
人工智能技术的发展正处于黄金期，不断深化的应用场景和数据已成为中国人工智能产业发展的优势。对于整个人工智能产业来说，目前对人工智能技术的需求非常大，包括安全、金融、工业、医疗、教育等领域，高精度人工智能数据的发布将有助于人工智能产业场景化落地，同时带来更好的用户体验，还将进一步加速智能时代的到来，推动计算力、算法等领域的提升。云测数据是人工智能产业发展的重要参与者和建设者，以高质量、场景化AI数据服务闻名，通过立足市场的实践积累，进行前瞻性的业务部署和尖端技术能力探索，已率先形成“采、标、管、保管”全链AI数据服务，并逐步通用数据产品、高质量数据采集标记、数据标记平台&管理系统、垂直领域数据解决方案等一站式业务部门，为智能驾驶、智能城市、智能家庭、智能金融、新零售等众多AI相关企业提供高质量、场景化的大规模处理感知数据能力，提供高质量、场景化的文本、语音、图像、全方位支持视频等各类数据收集标记等服务。在多样化的人工智能场景落地背景下，将AI数据质量发展到更高标准已成为行业广泛关注的焦点，云测数据也在积极推进行业标准化工作的建设，积极总结成熟的技术、服务等经验，先后提出了《智能网联汽车激光雷达点群数据标记要求及方法》、参与了《智能网联汽车场景数据图像标记要求及方法》、《智能网联汽车激光雷达图像标记要求及方法》的编撰.《人工智能研发运营一体化模型/MLOps能力成熟度模型第一部分开发管理》等系列标准为产业智能化贡献经验和智慧，支持人工智能数据服务规范化发展。人工智能对数据提出了更高的要求，显示了数据在人工智能产业化落地过程中的重要作用。在数字化技术持续发展的大背景下，随着AI产业应用规模的不断突破和数据需求的觉醒，AI数据市场规模不断上升。机遇伴随着挑战，在未来行业合理建设和增量市场逐渐完善的过程中，面向人工智能的数据治理应进一步在体系构建、数据准备、数据质量、数据标准等方面建设，将重点放在持续挖掘数据核心价值上。