导读：很多朋友问到关于人工智能数据平台有哪些的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
本文目录一览：
1、什么是人工智能最大的平台？2、嵌入式人工智能有哪些计算平台及其应用3、人工智能数据标注平台介绍什么是人工智能最大的平台？
一、百度——自动驾驶
百度在AI领域早已深耕已久。今年4月，百度公布了“Apollo（阿波罗）计划”，向全产业链开放百度在自动驾驶方面的技术能力，打造智能汽车界的“安卓”。目前，阿波罗生态合作伙伴超70家，覆盖整车、零部件、出行服务等自动驾驶的关键领域。
百度董事长兼CEO李彦宏此前曾表示，人工智能时代，技术变得很重要，技术是百度的长处，Apollo系统是开放的，可以为更多合作伙伴提供相关技术服务。汽车行业是一个很大的市场，其产值占中国GDP的六分之一左右。百度凭借AI技术，在该市场上将有很多事情可以做。
百度集团总裁兼首席运营官陆奇也对Apollo未来的发展寄予厚望：“Apollo已成为汽车界最创新、最开放的生态，它的量产化、商业化进程在不断加速，比我们想象中的还要快。”他称，Apollo正在带来一个前所未有的智能出行城市样本，一个快速变革的汽车行业，一个颠覆性的智能出行时代。
未来，百度将在Apollo平台基础上，在3-5年打造成国家级自动驾驶系统级开放创新平台。
二、阿里云——ET城市大脑
阿里云ET城市大脑是目前全球最大规模的人工智能公共系统，可以对整个城市进行全局实时分析，自动调配公共资源，修正城市运行中的Bug，成为未来城市的基础设施。
自2016年10月“城市大脑”在杭州落地后，苏州、衢州、澳门等城市也进行了推广。在各界看来，“城市大脑”将会是城市重要的基础设施。据杭州市政府介绍，杭州城市大脑接管了杭州128个信号灯路口，试点区域通行时间减少15.3%，高架道路出行时间节省4.6分钟。在主城区，城市大脑日均事件报警500次以上，准确率达92%；在萧山，120救护车到达现场时间缩短一半。
阿里巴巴首席技术官王坚表示，在预判交通流量，给出解决方案上面，机器比人工更具优势。“以数据大脑为核心，实时监控分析道路车流量，依据动态的交通数据，自动切换和调配信号灯时间，甚至在车流巨大的路段，全程绿灯不停车，是城市大脑给出的一套城市治堵方案。”
据亿邦动力网了解，昨日，阿里云和国内智慧城市解决方案提供商和数据运营服务商银江股份达成战略合作关系，双方将在智慧交通及城市大脑领域展开基于阿里云计算平台、云产品及业务的多方面密切合作，通过共享各自领域的优质资源，深度整合双方产品和解决方案，共同拓展市场。
阿里方面表示，除了城市大脑，未来阿里云ET大脑将还在工业、医疗、环境方面构建开放平台，打造人工智能与重大产业结合的跨界开放生态体系。
三、腾讯——医疗影像
医疗市场已成为人工智能规模最大以及增长最快的领域之一。2017年8月，腾讯发布了一款人工智能医学影像产品“腾讯觅影”。
据悉，腾讯觅影是一款聚合了多个顶尖人工智能团队，把图像识别、深度学习等技术与医学跨界融合，主要用于筛查常见恶性肿瘤的AI产品。它包含有6个人工智能系统，涉及疾病包含食管癌、肺癌、糖网病、宫颈癌和乳腺癌。目前，该产品筛查一个内镜检查用时不到4秒，对早期食管癌的发现准确率高达90%，对早期肺癌的敏感度可达到85%以上，而在良性肺结核的特异性可达到84%以上。
在人工智能浪潮下，腾讯绝对不是最早的一个。不止是医疗体系，腾讯还在金融、内容、社交等多领域布局人工智能。马化腾曾多次表示：“腾讯AI布局注重场景应用，而不是为了研究而研究。”
四、科大讯飞——智能语音
科大讯飞在在语音合成、语音识别、口语评测、语言翻译、声纹识别、人脸识别、自然语言处理等智能语音与人工智能核心技术上处于领先水平。
其中，在语音合成技术评分中，科大讯飞获评4.0分，达到美国大学生真人说话水平。在语音识别中，科大讯飞宣布2017年将方言识别种类，拓展至2012种，而且各项指标都相较2016年提升了50%以上，其中准确率超过90%的方言识别已经接近10种。
据悉，科大讯飞此前已率先发布了全球首个提供移动互联网智能语音交互能力的讯飞开放平台，截至2017年11月，讯飞开放平台的累计终端数已经达到15亿，日均交互次数达到40亿。基于该开放平台，相继诞生了讯飞输入法、灵犀语音助手等示范性应用，且各类语音应用已深入与市民生活、学习、工作相关的教育、医疗、司法、智慧城市、客服等各领域。
嵌入式人工智能有哪些计算平台及其应用
嵌入式人工智能计算平台及其应用有百度大脑、语音搜索、图像、广告跟搜索排序及自动驾驶。
用一句简单的话来概括就是在云端基于大数据、大计算做人工智能，这看起来是人工智能的主流。
什么叫嵌入式人工智能？它不是说在云端通过联网，在数据中心的大规模的计算去实现人工智能，而是说在本地计算，在不联网的情况下面实时的做环境感知，做人机交互，做决策控制。
大家想想看，尤其是在自动驾驶这样一个场景下面，如果突然一个小朋友横穿马路，我们还要把信号传到云端做处理做决策，这可能会有灾难性的，如果网络条件不稳定怎么办？
所以说在这样的场景下面，实际上嵌入式人工智能就是完全低功耗的本地化的计算，实际上是成为一个必须。
同样在很多场景下面我们都需要这种嵌入式人工智能的解决方案。
这里面包括从软件、从硬件甚至从处理器的架构重新定义怎么去实现低功耗、高性能的计算。主要应用的场景毫无疑问第一个是自动驾驶；第二个叫smart live。
下一个能够影响世界影响人们的变革，最大的产业机会在什么地方？
我个人是非常认可这样一个观点，这是麦肯锡跟布隆伯格的报告说2030年基本上每十辆车里面其中有四辆是有一定程度上的自动驾驶。
这里面当然包括有可能是辅助驾驶，甚至2030年应该可以实现高速上的全自动驾驶甚至非高速的自动驾驶。
当然在中国我们面临一个非常大的产业机会是因为我们有庞大的市场，我们的汽车市场已经是世界第一大了。
但是还有一个令人比较尴尬的数据是说，在全世界范围内每十万人的交通事故的死亡率，我们同时也是世界最高的，这一点让我觉得很尴尬，我以为我们会比墨西哥、印度好一些，但其实不是。
人工智能数据标注平台介绍
有一个非常形象的比喻——数据是21世纪的石油。
然而，大多数原始数据其实更像原油，并不能直接拿来就用。特别是在如火如荼的AI领域，更需要先进行数据标注，将原始数据变成算法可用数据。如果数据是原油，那么数据标注就是把原油提炼为成品油的过程。
数据标注得越精准、对算法模型训练的效果就越好。大部分算法在拥有足够多普通标注数据的情况下，能够将准确率提升到 95%，但从 95% 再提升到 99% 甚至 99.9% ，就需要大量高质量的标注数据。可以说，高质量的数据是制约模型和算法突破瓶颈的关键指标。
事实上，正是由于数据标注的重要性，在AI产业的上游已经形成了一条数据标注产业链。京东金融也在去年8月推出了专注于人工智能数据标注的科技平台—— 京东众智 。
京东金融之所以上马京东众智项目，是因为随着公司AI研发的加速推进，急剧增长的数据需求在市场上得不到有效满足。
京东众智 负责人回忆说：“随着业务量的增大，我们在AI开发中需要的数据标注量越来越大。我们找过很多数据标注公司，但是合作效果都不理想。这些问题严重拖累了很多项目的开发进度。痛定思痛，我们决定开发自己的数据标注平台，立项的时间是去年5月，我们只用了三个月时间，就在去年8月上线了京东众智平台。”
京东众智开发团队总结了各类数据标注平台的优点，并针对效率、质量、数据安全等痛点，对症下药——
2)场景丰富度:开发了覆盖无人驾驶、智能服务机器人、医疗影像辅助诊断等八大业务场景的一系列专业工具和丰富模板。
3)审核机制: 与业内常见的抽检和一重审核不同，京东众智设置了双重审核机制，针对一些复杂度高的标注任务，甚至会进行第三重审核，以确保最终标注质量。
传统的数据标注行业更像一个劳动密集型产业，主要是靠人工方式对文本、图片、语音、视频等数据进行标注。
京东金融推出Pre-AI快速落地方案，将人工标注和智能标注同步进行——第一步由人工进行少量标注，生成标注样本。第二步对样本进行建模训练，然后用训练出来的模型进行数据预标注，由人工判断标注是否准确，并反馈结果用于优化算法，直到机器标注的准确率达到99%时，人工完全撤出。
Pre-AI方案明显提高了数据标注平台效率，用一个星期的时间，就能完成传统模式下一个月的标注任务。
对于很多企事业单位来说，在将数据标注外包时，都会担心数据安全问题，尤其是对于政府部门、银行等金融机构来说，数据安全问题至关重要。
为了确保涉密数据、核心数据的安全，京东金融开发了数据与流程分离的DCS架构。合作企业只要部署一套“众智星”系统，就可以通过调用接口的方式链接到京东众智平台，从而确保数据在不外流的情况下，使用京东众智现有的工具模板、人员体系、流程体系。
京东众智 上线一年来，一位来自银行的客户表示:“过去，我们做一条身份证地址标注，成本是2毛到6毛钱，在京东众智平台上只需要5分钱，而且标注周期缩短为原先的四分之一，质量也明显提高。”喜悦之情溢于言表。
总结京东众智一年来取得的成绩，京东众智负责人表示：“我们在做京东众智时，选择了一条与业内流行的轻模式截然相反的重模式，别人不提供预打标、人员培训、标注工具、审核机制，我们都提供。第一年，我们的重点是做好产品、技术和人才体系；未来我们的重点是打造合作生态。希望在不久的将来，国内大部分的AI公司都可以用我们平台上标注的高质量数据，训练出更优质的模型和算法。”
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能数据平台有哪些的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。