AI自诞生之日起就给了我们无限的想象力，成为了社会普遍关注的话题。“人工智能将会快速爆发，10后50%的人类工作将被AI取代。”创新工场董事长李开复曾介绍到。对于AI创业者而言，巨头们搭建的AI生态日渐完善，存储和计算成本大幅下降，AI初创企业的难度也正在逐渐降低。据资料显示，过去两年新增加人工智能企业数超过了过去10年的总和。
深度学习带动更多行业应用
深度学习是一个划时代的技术，强大学习能力逼近任意函数的能力，在图像，视觉，语音等各种应用中得到很好的证实。利用GPU运算，在模型相当复杂，数据量特别大的情况下，依然可以达到很理想的学习速度。深度学习与大数据结合，轻易实现了各种场景任务，从而使得各个行业应用成为了可能。AI目前在应用层面主要聚焦语言识别、语义技术处理以及计算机视觉领域，其中的代表企业包括科大讯飞、地平线、旷视科技、云知声等企业。
AI需要大量数据支持
关于人工智能，有很多听上去接近神话的案例，而神话是伪科学的，毕竟展示锄头是不可以代替种地的。AI也绝对不会是一个人完成的，如果一个人完成了工智能，这个人工智能也不会有多智能。AI需要大量数据训练神经网络，通过不间断的训练才可能达到所谓的“智能”，而获得海量的数据对AI企业至关重要。龙猫数据是一家专业的AI数据服务商，在大数据服务中也有着自己的看法：“可靠”取决于优质的数据质量：对于一家无人驾驶的AI企业而言，正确的道路信息和驾驶习惯是至关重要的。如果训练神经网络有闯红灯、不避让行人的数据样本，那么这个无人驾驶产品在道路行车中则是灾难性的。优质的数据样本是保障AI产品可靠极其重要的。
“精准”取决于大量的数据样本：在图片人脸识别领域，曾经因为数据样本的原因导致机器错误的将黑人识别成了黑猩猩。其原因就是数据样本的单一和数据样本的匮乏。用1万张人脸图片供机器学习和用100万张人脸图片供机器学习，其差别是显而易见的。所以说精准的识别度需要大量的数据样本支持。
“极致”取决于定制的数据种类：随着AI技术的不断成熟，AI的应用领域也在不断延伸。而延伸所及到的领域就需要与之相匹配的数据。还拿无人驾驶举例，车道行车驾驶数据训练的车辆只能在道路行车中完成无人驾驶，如果车辆行驶到社区、村庄等非车道道路环境下车辆将无法完成自动驾驶。更多定制化数据样本训练可以让产品接近“极致”
龙猫数据
两大业务：数据采集，数据标注
两个平台：众包数据采集 App，众包数据标注 Web 平台
目前龙猫数据可以完成图像、语音、视频、文本四大类别的数据采集和数据标注工作。
龙猫数据优势
数据采集样本量大、样本分布广泛：龙猫把数据采集需求分包给平台上百万量级的众包用户，依靠他们闲暇的时间进行数据采集，可以快速搜集大量的数据样本;
数据标注有多重质量把关：数据标注的质量会直接影响AI训练的效果，龙猫的数据标注平台有标注员培训-标注员考核-标注-审核-抽审，多重把关机制确保最终产出高质量数据;对复杂的数据需求，龙猫还会通过自己管理的线下团队进行标注。
丰富的数据采集、标注经验：龙猫从2016年起开始提供AI数据采集、标注服务，长期为百度、腾讯、小米、今日头条、蔚来汽车、升哲、出门问问、猎户星空、Advance、图森、下厨房、深鉴、Remo、YI+、西井、博云、云从、Video++ 等公司提供数据服务，参与数百个项目，积累了非常丰富的数据处理经验，也在业内积攒了很好的口碑。
龙猫数据，专业的AI数据服务商
龙猫数据注重AI大数据行业发展，产品和服务的横向发展和纵向延伸都做了升级，可以最大限度的满足AI企业日益增长的定制化数据需求。龙猫数据践行行业责任和使命，携手400万用户提供AI数据服务，为AI领域不断发展提供支持。