云聚数据曾在全国多个地方自建数据场景实验室和数据标签基地，配备各种采集软硬件设备，建立了专业的定制采集和标注团队。
事实上，场景实验室是人工智能数据服务的重要组成部分，具有高度定制的数据布局，可以使云聚数据的交付能力与客户的需求平行。在自建的数据标签库中，可以将云数据的技术和项目管理能力迅速转化为特定数据标签业务生产力，完成数据质量的飞跃。
但是，云聚数据面临着一个不可忽视的难题——细分领域深耕难，因为这需要更深层次的知识积累、更精确和更安全的数据。有了这三种能力，云数据可以准确地抓住数据服务轨道变化的机会。
在AI行业，科技颠覆传统的速度总是比人们想象的要快。作为人工智能数据服务行业的一份子，数据采集之旅是星海，是撬动万亿级市场的艰难任务。
定制化、精准化困难
云聚数据总经理贾宇航说，对于需要使用人工智能数据的企业来说，“成功关键就是数据，失败的原因也不外乎数据”。这是一个既定的事实。这里的数据不仅是指数量，而且也指向精确度。人工智能数据用户实现精细数据采集和多维数据标注是非常重要的。
随着交互式人工智能的普及，深入研究和开发人工智能已成为企业发展战略的重要组成部分。通常，提高算法的精度是人工智能进化的重要途径，因此对数据的精度也提出了更高的要求。
提高数据的准确性方面，云聚数据还有待进一步提升。云聚数据必须根据客户的定制需求设置采集场景，为客户提供多场景、多形式的高精度数据，以满足不同企业对不同数据的需求。例如，在疲劳驾驶监测系统的研发初期，很难收集到驾驶员的危险行为数据。为解决这一问题，可以通过建立相应的场景实验室，利用专业人士在驾驶舱内模拟驾驶员的疲劳驾驶相关行为，如打瞌睡、玩手机等，模拟驾驶员的疲劳驾驶等相关行为。利用这组数据对人工智能进行训练，以建立减少交通事故的预警系统。
然而，在数据服务过程中，最重要的是数据采集后的高精度数据标注。如果没有准确的数据标签，收集的数据将处于无意义状态，不会被激活，其价值也不会被反映出来。在这一点上，我们不得不提到“数据注释”这个职业。
过去，“数据标签”常被贴上“劳动密集型”和“非技术性内容”的标签，但在贾宇航看来，情况并非如此。他认为，“数据标签”现在已经成为一个“技能密集型”行业。随着人工智能技术的飞速发展，数据标注行业正经历着快速的变革。“人工智能教师”是他们的新名字。以甄别标签为己任，为人工智能的真正智能而努力。通过不断掌握丰富的行业知识、专业技能和专业工具的使用，做好每一项复杂的数据标注工作，使数据标注的准确率从95%提高到99%甚至更高，确保人工智能更加智能化。
