随着人工智能技術的不斷發展，諸如刷臉解鎖、刷臉付款等AI應用已經成為日常生活中十分常見的場景。那你知道AI技術已經運用到寵物識别方面了嗎?
據《2019年中國寵物行業白皮書》顯示，僅2019年我國城鎮寵物貓犬隻數為9915萬隻，帶動起千億級市場的寵物經濟。而伴随着人工智能(AI)的科技風潮，關乎寵物衣食住行的智能化周邊應用，正在迅猛發展。
有了這張“身份證”，有關寵物的基本信息、行為狀态、消費數據、診療記錄等信息都可以進行綁定，由此拓展寵物比賽、寵物培訓、寵物保險、寵物用具、寵物社交等業務場景的需求分析與挖掘。
例如，寵物一旦走失，任何人都可以通過手機拍攝的寵物相片，傳至系統進行特征比對，判斷是否是走失的寵物，第一時間幫助寵物找回主人，或幫助主人精準确認寵物的歸屬權，避免不必要的争議。
又如，在寵物保險的業務中，識别确認寵物身份一直是風控難題之一，而AI寵物識别技術則可程度兼顧身份識别及線上化推廣的雙重需要，推動寵物保險的快速普及。
那麼，人工智能技術是如何識别出寵物的身份呢?
事實上，寵物識别和人臉識别一樣，都數據計算機視覺的一種，還包括行人檢測、軌迹跟蹤、動作識别等等細分場景，廣泛應用在智能駕駛、智能安防、智慧城市、智慧金融等多個領域，是人工智能最受關注的落地方向之一。
如何實現精準識别，離不開人工智能三要素——數據、算法、算力的共同作用，這三者相輔相成、相互制約，其中數據是核心生産資料，隻要有了大量優質的數據，再加上算法實現高效的機器運算、算力的推動，AI才能實現精準識别。
以寵物識别技術為例，首先需要“定義問題”，要考慮清楚其識别的對象，即識别哪種動物、是貓或者狗，應用場景(室内、室外等)，以及識别的效率、數據精準度等等内容;之後的“策略方法”則需要考慮如何采集标注相關的數據，從而應用于模型訓練。之後經過模型的驗證和微調，直到最後的模型部署。
從上述的過程我們知道，豐富的數據是算法模型的保障和基石，數據質量的高低直接決定最終模型效果的好壞，換句話說，數據對于模型性能的貢獻是的，數據越豐富、種類越多、模型效果越好，算法的泛化性和魯棒性就越強。
由于計算機視覺技術商業化落地進程的加快，算法對訓練數據提出了更高标準，數據要更加貼合多樣的使用場景、更加注重數據精準度、更加要求專業技能知識，同時還要保證其隐私安全性等。那麼如何提升數據标注質量與效率?
雲測數據作為國内數據采集和标注領域頭部的服務商,在創立之初恰逢自動駕駛、智能安防等AI趨勢興起,各大企業需要大量的計算機視覺類型數據以打磨自己的算法和AI能力，由此計算機視覺領域也成為雲測數據至今深耕最久、經驗最豐富的領域之一。
可以說，視覺類型的數據處理能力，是雲測數據最為成熟的能力之一。雲測數據全方位支持圖片、視頻、文本、點雲等類型的數據采集标注，具備工具豐富、靈活，可根據企業需求定制等優勢。并通過成熟的數據管理、質檢等确保數據标注的精準度，契合企業對視覺類型數據的需求，可幫助企業高效高質安全的獲取相關訓練數據。
目前，雲測數據深度合作夥伴覆蓋了汽車、手機、工業、家居、金融、安防、教育、新零售、地産、生态系統等行業。其中包含衆多世界500強企業、高校科研機構、政府機構，頭部AI企業和大型互聯網企業覆蓋率超90% ，涵蓋了計算機視覺、語音識别、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術領域。
人工智能帶來的技術革新不僅限于人臉識别、寵物識别的應用，對于計算機視覺的探索也正在擴展更多的應用場景。人工智能的快速發展，正快速擴展着智能的邊界，更多的應用場景正在被創造。而在這背後，場景化的數據承擔着AI應用體驗感是否過關的責任。
人工智能對數據提出的更高需求，展現了在人工智能産業化落地進程中，數據發揮的重要作用。豐富的場景數據是算法研究的保障和基石，訓練數據質量的高低直接決定最終模型效果的好壞。現階段，優質的訓練數據之于計算機視覺，就在于可以程度上提升計算機視覺産業落地的效率和穩定性，為相關企業起到“護城河”作用，從而助力計算機視覺産業的蓬勃發展。
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