随着AI加速在各个场景中落地应用，人工智能已经渗透到日常生活的方方面面，而作为人工智能三大要素的首要因素，数据是人工智能技术持续进化的动力原料。在获取数据的过程中，数据的采集耗费大量人力和时间，借助第三方外包服务商，成为了人工智能企业提高效率的有效方式。其中，国内领先的互联网用工平台斗米，凭借大平台、大流量、强执行力，以一站式的专业服务和解决方案，助力AI企业发展提速。

大平台护航，多重优势为数据提供质量保证

斗米AI数据服务部门成立于2018年，主攻AI人工智能数据采集业务，项目内容包含人脸图像、人体图像、场景图片、媒体内容、视频监控、工业图像、医疗图像、自动驾驶图像等。截止目前，斗米已经为人工智能行业多家知名平台提供了服务，数据采集业务覆盖全国近20座城市，为AI企业年度交付超过10万合格数据，最高峰单天交付千人以上。

数据服务行业是重人力的劳动密集型行业，效率和质量非常关键，而数据的采集过程不但需要大量的样本，并且在执行的过程中需要大量的人力和时间。因此，对数据采集外包服务平台的流量、执行能力、把控环节、资金实力等都有着较高要求。依靠平台线上人群量大且多样化，以及线下跨区域执行能力和严格的把控能力，斗米为AI人工智能企业数据保驾护航。

在接到外包任务的时候，斗米首先为客户定制专业化的方案，并成立专门团队提供包括现场实施、物料准备、人员现场管控等在内的一站式的采集项目服务。在数据源上，斗米依托平台超7600万的C端用户规模和积累的百万带行业属性的标签类型，实现快速智能的人员供给。除了量大，斗米将项目合规作为把控的重中之重，在合规合法性上以及数据和设备的保密上，斗米在线下落地的过程中严格把控各环节交付情况，确保数据的保密以及测试过程中的设备安全。

数据采集是AI的基础服务，不同行业和不同场景所需要的数据都不相同，因此多数需要定制化，此外数据采集出来如果不够规范，也会给清洗、标记等环节造成极大的影响。在实际执行环节，斗米的操作人员都经过了专业化的培训，并且有严格的考核机制，极大的保证了数据的质量。除了在人员匹配采集以外，斗米在采集场景中也多方努力，基于各采集项目不同帮助AI人工智能企业寻找相应合适场景，根据采集方案制定模拟场景设计搭建满足不同采集要求。以人脸识别的数据采集服务为例，正被广泛应用于安防、金融、零售、机场、地铁等领域的人脸识别系统，其技术的识别速度和精度，受到在前期收集数据时的各种唤醒机器的模拟场景的影响。斗米团队在服务在该领域的人工智能训练中，除了能满足日常场景和环境采集需求之外，还能在对不同光照、表情姿态、图像质量、佩戴配饰等复杂场景进行人脸的数据采集。通过对每个环境的把控，和对细节的精益求精，斗米能为AI企业提供大量规范化、多样化和定制化的样本，以及覆盖不同场景的纵深服务。

线下“重”服务，为AI企业“降本提效”

AI行业作为劳动密集型和技术创新型产业，“降本提效”同样也是企业面临的迫切需求。在斗米看来，只有更优质的服务和体验，才能不断增强用户粘度，增强行业壁垒。在这样的思路下，斗米以创新的O2O闭环模式将线上大流量和线下落地服务打通，解决行业里效率低、成本高、采集周期长等痛点。

在线上，斗米拥有海量的C端人才“活水池”；在线下，斗米平台在30余座城市都建立了线下业务机构和服务团队，通过建立自己的“重资产”为AI企业的数据服务提供保障，而通过直营的方式，省去了领队和中介环节，有效节省了成本。在执行场景上，斗米拥有海量的线下资源，覆盖全国核心城市数万个展馆、写字楼、社区、大学、商超、影院、景区、火车站、客运站等核心资源。

除此之外，由于数据采集服务不仅涉及到人，而且对于资金也必不可少，对C端的结算周期通常较短，不少中小玩家无法支撑。作为国内最大的灵活用工一站式服务平台，斗米不仅有着完善的业务类型，也覆盖从招聘、管理，再到结算等一站式的服务能力，目前已经获得了由高瓴资本、高榕资本、蓝湖资本领投，腾讯、百度、新希望集团等知名企业多轮过亿美元的融资。

2018年被称为人工智能爆发的元年，据统计，2018年中国AI核心产业规模达到686亿元，而根据国务院规划2020年将达到1500亿元。随着技术的不断突破，人工智能行业的发展也将进一步加码，而在行业的基础产业链上，以斗米为代表的第三方服务平台，正从数据源开始，源源不断的提供燃料，让AI不断加速，也成为其一项“硬核”的竞争壁垒。