从工具到平台丨曼孚科技打造小时级数据交付能力

在数字化浪潮席卷全球的时代科技的迅猛发展犹如一场惊心动魄的变革风暴而人工智能无疑是其中最为耀眼的核心力量已然如同一颗参天巨木深深扎根于各个产业领域以前所未有的深度和广度重塑着世界的运行方式。在交通出行方面自动驾驶汽车的出现可谓一场革命它使人们摆脱了繁琐的驾驶操作完全解放双手不但改变了个人的日常出行模式还为未来城市交通的高效规划与管理描绘出全新的蓝图。在医疗领域智能医疗系统正逐步成为守护人类健康的得力帮手。凭借先进的 AI 技术医疗设备能够对海量的医学影像数据进行迅速且精准的分析即使是极为细微的病变迹象也难以逃脱进而实现疾病的早期精准诊断为挽救生命争取最为宝贵的时间。AI 潜在应用场景广泛得超乎想象已然渗透到社会的每一个细微之处成为推动各行业发展、提升人们生活品质的关键动力。而在这一系列令人瞩目的科技成就背后有一个至关重要却常常隐匿于幕后如同 “幕后英雄” 般默默奉献的关键环节——AI基础数据治理与加工。它宛如一座灯塔在 AI 发展的漫漫长路上持续散发着亮光为其照亮前行的方向又仿若稳固的基石承载起 AI 这座高楼大厦。所谓工欲善其事必先利其器AI 基础数据服务行业的发展历程与配套产品的迭代升级紧密相连。从最初简易的数据处理工具到现如今一体化的综合数据平台行业如同破茧成蝶一般为大模型、自动驾驶、多模态 AI 技术的腾飞源源不断地输送着强大动力。一、AI 崛起时代的数据基石 ——AI 基础数据服务算法、算力与数据构成 AI 核心三要素。如果将 AI 比作一座宏伟壮丽的摩天大厦那么建造这座大厦就离不开三大坚实支柱算法、算力与数据。它们相互依存、相辅相成共同构筑起 AI 世界最坚实的根基。其中算法仿若大厦的设计蓝图承载着智慧与创造力精心规划着模型架构巧妙制定着智能学习的规则。就如同一位高瞻远瞩的领航员引领机器在浩如烟海的信息 “海洋” 中精准捕捞有价值的知识 “珍珠”洞察数据背后隐藏的规律与逻辑进而让机器拥有理解、处理复杂任务的能力。算力则是大厦的坚固基石为复杂的数据处理与高强度的模型训练提供磅礴动力。它就像是一台不知疲倦的超级引擎确保每一次运算都能如闪电般高效、快速地完成哪怕面对的是以亿为单位的数据量也能从容应对保障整个 AI 系统的流畅运转。而数据无疑是这座大厦的根基。现阶段机器学习仍是算法主流实现方式而机器学习又以深度学习为主。深度学习是一种从大量历史数据中学习规律并预测新数据的算法高度依赖经过标准化治理、结构化加工的高质量数据集。在各大 AI 应用场景中对场景积累度与感知能力要求更高的自动驾驶系统对专业化数据服务的依赖程度也尤为突出。自动驾驶技术本质上是对人工驾驶的复现与超越。L3 级别以上的自动驾驶系统主要由感知、定位、预测、决策和控制五部分构成正如有人驾驶依赖视觉感知驾驶环境实现判断决策与安全驾驶一样感知系统同样是自动驾驶整体系统中的核心关键。现阶段感知系统主要技术路线中无论是 BEVTransformer 技术路线还是端到端技术路线感知算法的训练与调优都离不开大规模的路测数据。采集得到的路况数据均为非结构化数据集这些原始数据集未经专业加工无法直接用于算法的训练与调优。换言之基于深度学习算法的自动驾驶技术离不开系统化的AI 基础数据处理与结构化治理工作。AI 基础数据治理简而言之就是依托工具与智能技术为原始数据补充结构化信息通过标准化加工与信息梳理让混沌无序的原始数据转化为机器能够读懂、吸收的结构化知识资产。以图像数据为例面对一张繁华都市街头的照片这其中蕴含着无数的信息碎片技术人员化身 “信息雕刻师”用图形框精准勾勒出汽车、行人、建筑物、交通信号灯等各类物体轮廓其精度要求极高不容许有丝毫偏差再完成类别信息的标准化归类。每一组结构化信息都是机器认识世界的一个 “窗口”依托这些处理后的数据机器才能明白图像中各个元素的含义。对于文本数据数据治理工作则如同语言学家剖析语句般精细需要完成词性梳理、句法结构拆解、语义关系梳理让机器理解文本的语法规则、逻辑脉络以及深层含义。音频数据的处理同样复杂涉及语音内容转录、环境音效归类等精细操作比如将嘈杂的街道声音中的汽车鸣笛、人群交谈、风声雨声等一一分辨并归类。这些经过精细化治理的数据集如同为 AI 模型量身定制的 “知识宝典”模型依此洞察数据规律进而习得分类、预测、决策等智能开启智能化探索的全新征程。就像学生依靠教材学习知识一样AI 模型在优质数据的滋养下茁壮成长逐渐具备解决各种复杂问题的能力。可以说没有丰富、优质的数据作为 “养分”再精妙绝伦的算法也只是纸上谈兵如同空中楼阁般虚幻缺乏落地生根的基础再强大无比的算力也无用武之地只能空转无法发挥其真正价值。二、数据处理工具AI 数据资产的 “雕琢利器”有监督的深度学习算法依赖大量优质数据集支撑但采集得到的数据多以非结构化数据为主这类数据无法被算法模型所识别只有经过专业化治理加工的数据才能发挥最大价值。现阶段随着 AI 商业化进程的加快算法模型愈发垂直与复杂。与之相对应市场对高质量数据集的需求量持续上涨数据处理的难度也愈发高涨。以自动驾驶场景为例要让算法模型控制车辆在复杂多变的道路环境中安全、准确地行驶就需要精准梳理各类道路元素如行人、车辆、交通信号灯、交通标志等同时明确界定每个元素的类别、位置和边界等信息。除了应用场景愈发复杂以外数据类型也变得更加多元。以计算机视觉场景为例过往多以 2D 图像类场景为主现阶段则新增了众多 3D、4D 点云场景。这些场景数据体量更大 —— 如 4D 点云场景单帧所包含的点云点数量可达数亿乃至数十亿场景更复杂 —— 如 4D 点云数据不仅需要梳理 3D 空间中的静态目标还需要处理具有时序信息的动态目标。所谓工欲善其事必先利其器这些新变化的出现无疑对 AI 数据处理工具的功能与适配性提出了更高的要求。作为一项专业的数据加工工作AI 基础数据治理和其他工作一样都需要借助专业工具来解决 “数据能否标准化处理” 以及 “如何高效完成加工” 等难题。回首 AI 数据处理工具的发展历程大致经历了三个阶段1早期阶段早期的数据处理工具犹如蹒跚学步的孩童简单且粗放。彼时AI 尚处于萌芽阶段数据需求相对单一、规模较小工具的功能也极为有限。以 ImageNet 项目为例该项目启动时研究人员使用简陋的 Excel 表格完成基础信息归类。这种原始方式虽能支撑早期研究却暴露了效率低下、标准混乱的致命缺陷。行业发展初期数据处理工具大多仅具备基础的框选、标记功能操作界面简陋便捷性与交互性不足。面对图像数据只能用粗糙的矩形框大致圈出目标物体难以精准贴合物体的真实轮廓对于不规则物体的处理更是捉襟见肘。文本处理也仅能完成简单的关键词标记无法深入挖掘文本的内在结构与语义信息整个过程耗时费力且数据质量难以保证。但即便如此这些简易工具依然为早期 AI 的研究提供了不可或缺的数据支撑如同星星之火点燃了 AI 发展的燎原之势为后续的技术突破奠定了最初的基础。2发展阶段随着 AI 技术逐步迈向更高阶段数据处理工具也在这一过程中开启了成长进化之旅。如同青春期的少年开始展现出蓬勃的发展潜力功能不断进阶走向专业化。一方面针对不同数据类型工具拓展出多样化的专业处理功能逐渐实现全场景覆盖。在图像领域除了传统矩形框以外多边形框工具应运而生能够更精准地贴合不规则物体轮廓。l 在梳理地图中的复杂地理区域时多边形框可以沿着山脉、河流、湖泊的蜿蜒边界精确勾勒l 在医学影像中的病变部位界定上也能细致圈定病灶范围l 线条工具可细腻勾勒物体细节像描绘生物细胞结构时能将细胞壁、细胞核、细胞器等微观结构的线条完美呈现l 工业产品设计图线条的处理也同样精准细致。文本处理方面同样朝着专业化方向不断优化升级针对不同场景的文本需求诞生了更具针对性的处理能力。l 引入句法分析树、语义梳理框架等高级功能助力机器理解文本深层含义例如通过句法分析树可以清晰展现句子的语法构成语义梳理框架则能挖掘词语之间的语义关联。针对大语言模型所需的对话、指令、专业领域文本工具可完成意图提取、情感倾向判断、多轮对话脉络梳理、专业术语归类等深度加工工作实现从表层文字到深层逻辑、语境、意图的全方位结构化转换为大语言模型、多模态模型提供高质量、高适配性文本数据支撑。另一方面操作界面优化升级大幅提升作业效率。l 采用可视化交互设计实时反馈处理结果操作人员每完成一个操作界面立即呈现效果方便及时纠错。l 支持快捷键操作进一步加快作业速度让数据处理工具逐渐成为技术人员手中的得力 “武器”为 AI 基础数据治理工作注入了新的活力。3成熟阶段随着以自动驾驶、大模型为代表的 AI 商业化应用进程加快AI 数据处理工具也逐渐走向成熟核心特点集中在全场景覆盖与AI 自动化辅助处理两大方向。在产品定位以及产业链位置上它与广为人知的 PhotoshopPS工具有着异曲同工之妙仿若一对在不同领域绽放光芒的 “双子星”。产品定位上AI 数据处理工具与 PS 工具都解决了各自行业的两个核心问题 —— 能否完成数据 / 图像处理以及如何实现高效率处理。PS 作为图像处理界的传奇设计师们凭借其丰富多样的画笔、选框、橡皮擦、图层管理等工具将原始图片素材雕琢成视觉盛宴。而 AI 数据处理工具同样是在 AI 数据这片 “画布” 上挥毫泼墨。它针对图像2D、3D、4D、文本、音频等数据类型配备的专业功能模块恰似 PS 的各类绘图、编辑工具。例如处理图像数据时的矩形框、多边形框精准框定物体如同 PS 选取特定区域进行精细处理在梳理城市风景照片中的车辆时矩形框可以快速框定车身多边形框则能贴合车轮、车窗等不规则部位线条工具勾勒细节类似 PS 绘图线条勾勒创意轮廓处理生物标本图片时线条工具可勾勒出标本的纹理、脉络图层管理功能对不同处理层级、不同作业结果分类存储方便审核修改与 PS 图层管理复杂作品元素如出一辙。除了各类高效的手动处理功能以外工具还搭载了核心的 AI 自动化辅助能力。这一创新举措犹如为数据服务领域注入了一剂 “强心针”彻底革新了传统作业模式。过去单纯依靠人工操作的方式不仅耗时费力还容易出现标准不统一、效率低下等问题。而 AI 自动化辅助技术能够凭借强大的算法和海量的训练数据在极短时间内完成各类数据的初步识别与结构化梳理整体作业效率实现数倍乃至数十倍提升。凭借多样化的专业功能以及高效的 AI 自动化能力技术人员可以像画师创作艺术作品般将原始杂乱的数据精心 “雕琢” 成高价值数据集为 AI 模型训练夯实基础。每一次数据加工操作都如同画师在画布上落下的每一笔为 AI 数据赋予了鲜活的生命力让机器能够从中汲取知识实现智能进化。可以说数据处理工具与 PS 工具一样一个解决了全场景、各类型数据的专业化治理问题另一个则解决了图像的任意编辑处理问题。从工具属性角度而言两者都具有极高的专业性与普适性且这两款工具对各自所属的行业都有着不可忽视的推动作用。PS 工具的出现极大地降低了图像编辑的门槛激发了无数人的创意灵感推动了整个视觉设计行业的快速发展催生了许多新的设计风格和商业模式。AI 数据处理工具则为人工智能产业的发展奠定了坚实的基础让海量数据得以被高效治理与利用加速了人工智能算法的训练和优化进程推动自动驾驶、大模型等技术落地应用深刻改变着人们的生活与工作方式。三、综合数据平台打造小时级高效交付能力随着 AI 技术在各个领域的深度渗透市场对 AI 基础数据的需求呈指数级爆炸增长。以现阶段热门感知技术路线 —— 端到端方案为例端到端方案一个很重要的特点就是将原有的多个模型组合的架构变成了一体化的单模型架构。传统模式下海量碎片化 corner case 的处理依赖的是工程师的不断定义。而端到端方案则完全由数据驱动换言之智驾方案从工程师密集型转向数据密集型。端到端方案对数据需求量庞大目前暂无明确的量化标准。特斯拉在端到端神经网络开发伊始共投喂了 1000 万个经过筛选的人类驾驶视频片段视频总时长超过 4 万小时后续用于进一步筛选的人驾视频更是以 1600 亿帧 / 天的速度持续增加数据整体规模堪称海量。除了端到端技术路线外BEVTransformer、4D 点云等新技术对于高质量数据集的需求同样巨大且不同项目对数据类型、处理标准的要求各不相同。尤其在自动驾驶全面进入落地阶段后需求方对于数据交付时间要求愈发严苛小时级快速交付成为行业常态。除此之外需求端的急速膨胀快速传导到供给端行业从业团队规模日益壮大但不同团队、不同技术人员之间的技能水平、专业背景参差不齐如何快速匹配专业人员、保障项目质量也成为 AI 数据服务行业发展过程中面临的一道难题。在这种复杂局势下单纯依靠独立的数据处理工具已独木难支一体化综合数据平台应运而生。这一变革如同为混乱的交通枢纽建立起智能指挥系统让一切变得井然有序。平台整合全链条资源协同各方力量将原本分散、无序的数据处理工作流程化、规范化让整个 AI 基础数据服务产业迎来了全新的发展格局。以目前走在行业前列的曼孚科技为例其综合数据平台的核心优势集中体现在人员能力评估以及智能项目调度匹配两大板块。人员能力画像方面平台通过对历史项目数据进行分析客观评估从业人员的综合能力。系统会复盘所有历史任务的完成情况包括项目时效、数据质量、审核验收结果等维度。最终结合时间权重、质量表现和工作效率计算出 “净推荐度” 分数客观呈现人员的综合能力水平。依托该功能平台可快速筛选适配不同项目的专业人员精准区分人员能力与场景匹配度从人员供给端解决专业团队稀缺、项目启动慢等难题为快速交付打下坚实基础。人员供给端难题解决后便是核心的项目执行环节。曼孚科技综合数据平台搭载了一套独创的智能调度匹配系统这套系统的运作逻辑与美团外卖平台有着共通之处。美团外卖在城市的大街小巷编织起一张高效配送网每分每秒面对海量订单与众多骑手凭借强大的调度匹配系统综合考量骑手位置、配送能力、订单优先级、餐厅出餐时间等因素实现订单与骑手的精准匹配确保餐食快速、准确送达顾客手中。同样综合数据平台的智能调度匹配系统宛如一位智慧 “指挥官”面对海量的数据处理任务与专业从业人员结合数据特性涵盖图像、文本、音频、视频等类型区分简单分类任务与复杂 3D、4D 数据治理划分加急项目与常规任务以及人员专长医学、科技、语言等专业背景从业熟练度梯度实现任务与人员的智能分配。例如高分辨率医学影像处理任务不仅要求操作人员具备医学知识还需要精准识别各种细微的病变特征平台会优先选派拥有医学背景、具备专业影像数据处理经验的人员简单文本情感梳理工作技术门槛相对较低则安排入门人员参与在实践中积累经验。平台全程实时监控作业进度与数据质量一旦发现问题迅速排查根源、调整方案如同美团跟踪配送异常订单一般保障项目高效推进。依托上述智能调度系统综合数据平台展现出突出的行业优势。一方面可实现规模化、不间断的数据生产。通过合理分配任务充分调动各地专业人员力量打破地域、时间限制让数据处理工作实现 24 小时不间断运转。不同技能水平的人员各司其职复杂任务由资深人员攻坚基础任务由入门人员承接如同工厂流水线般高效协作源源不断地产出海量高质量数据集满足 AI 产业日益增长的数据需求。无论是海量的自动驾驶场景图像还是数以亿计的文本资料都能在平台的支撑下完成专业化治理。另一方面可实现小时级快速交付。平台实时监控进度与质量及时排查并解决作业过程中的问题持续优化流程让加工完成的数据集按时甚至提前交付给 AI 研发团队为项目推进争分夺秒大幅缩短 AI 产品从研发到应用的周期加速整个产业的迭代升级。这也让 AI 企业能够更快地将新技术推向市场抢占先机推动行业不断向前发展。结语AI 基础数据服务产品从最初简易的数据处理工具一路披荆斩棘、砥砺前行逐步蜕变成为如今功能完善、架构复杂的综合数据平台。它的每一步成长都见证了 AI 产业的蓬勃崛起与壮大。这就如同 PS 工具从最初的基础图像编辑软件历经多次迭代升级成长为如今功能强大、应用广泛的图像处理神器凭借精准的定位成为设计师手中不可或缺的创作利器又好比美团外卖平台从简单的点餐配送服务逐步发展为涵盖多种生活服务的综合性平台在人们的日常生活中扮演着举足轻重的角色。AI 数据服务产品也有着自身独特的定位与价值在 AI 产业的发展进程中它如同桥梁连接着原始数据与智能算法为 AI 模型的训练提供了坚实的数据支撑。在前行的道路上AI 基础数据服务行业固然面临着诸多挑战从全流程质量把控、综合成本管控到专业人才梯队建设每一项难题都需要行业从业者全力以赴去应对。但不可忽视的是行业机遇也同样无限。AI 技术的飞速发展为数据服务产品提供了广阔的发展空间。只要我们紧紧把握技术革新的脉搏不断优化自动化算法、提升智能作业占比精心培育产业生态加强上下游企业之间的合作与交流形成良性循环全力攻克人才难关培养和引进一批高素质、专业化的人才队伍AI 基础数据服务产品必将在未来的 AI 浪潮中乘风破浪一往无前。它将引领我们驶向智能化的星辰大海开启一个全新的智能时代让人工智能的应用更加广泛让科技的力量为人类创造更加美好的未来。