數(shù)據(jù)采集服務(wù)，定制化線下采集服務(wù)

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，越來越多企業(yè)投身于模型研發(fā)，但數(shù)據(jù)采集的難題卻成了攔路虎。一家做人臉識(shí)別的企業(yè)，模型在測(cè)試時(shí)總在少數(shù)民族面孔上頻繁出錯(cuò)，只因采集的數(shù)據(jù)里缺乏多樣人種樣本；自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)花費(fèi)數(shù)月采集的道路數(shù)據(jù)，因光線和天氣場(chǎng)景單一，導(dǎo)致模型在雨雪天氣下識(shí)別準(zhǔn)確率驟降；語(yǔ)音助手研發(fā)公司錄制的喚醒詞數(shù)據(jù)，因地域口音覆蓋不足，常常漏掉南方用戶的指令。這些問題的核心，都指向了AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)的“質(zhì)”與“量”難以兼顧的困境。

　　傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方式往往力不從心。企業(yè)自建采集團(tuán)隊(duì)成本高昂，且難以覆蓋全國(guó)乃至全球的多樣場(chǎng)景；外包給非專業(yè)團(tuán)隊(duì)，又面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、標(biāo)注混亂的問題；更棘手的是，不少行業(yè)因數(shù)據(jù)隱私合規(guī)要求嚴(yán)格，稍不注意就可能觸碰法規(guī)紅線。這些痛點(diǎn)讓許多AI項(xiàng)目卡在數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)，遲遲無法推進(jìn)。而專業(yè)的數(shù)據(jù)采集服務(wù)，正是為解決這些難題而來。

　　數(shù)據(jù)采集服務(wù)作為專注于復(fù)雜場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集的解決方案，依托百度智能云10年數(shù)據(jù)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)和豐富資源，為客戶提供全維度多媒體數(shù)據(jù)采集支持。無論是圖片、文本、語(yǔ)音還是視頻，都能通過定制化線下采集服務(wù)滿足需求，幫助客戶高效開展算法模型訓(xùn)練，為AI領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)力提升打下基礎(chǔ)。

　　這項(xiàng)服務(wù)的核心功能在于覆蓋多領(lǐng)域的精準(zhǔn)采集。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，它能完成圖像抓取與采集，從真實(shí)生活中篩選出符合模型要求的商品、汽車、文檔等圖像；人像采集服務(wù)可在全國(guó)及海外22個(gè)國(guó)家開展多人種采集，支持多角度、多光線、多場(chǎng)景拍攝，解決人臉識(shí)別模型的數(shù)據(jù)多樣性問題；視頻采集能針對(duì)物體、人臉、安防等場(chǎng)景錄制多樣化視頻；自動(dòng)駕駛道路采集則由百度自有車隊(duì)搭載專業(yè)設(shè)備，提供跨城市2D、3D道路數(shù)據(jù)，支持車輛和傳感器定制改裝。

　　在語(yǔ)言識(shí)別領(lǐng)域，服務(wù)同樣表現(xiàn)出色。喚醒詞采集覆蓋全國(guó)各地用戶，支持特定設(shè)備、遠(yuǎn)近場(chǎng)、多語(yǔ)速錄制；ASR語(yǔ)音采集依托國(guó)內(nèi)外資源，能收集普通話、方言、英文及小語(yǔ)種音頻；TTS語(yǔ)音采集則由專業(yè)發(fā)音人在錄音棚錄制高保真語(yǔ)音，滿足語(yǔ)音合成模型需求。

　　它有效解決了AI訓(xùn)練中的諸多實(shí)際問題。通過覆蓋40多個(gè)國(guó)家和地區(qū)的采集網(wǎng)絡(luò)，解決了數(shù)據(jù)場(chǎng)景單一的難題；業(yè)界領(lǐng)先的質(zhì)檢算法和科學(xué)作業(yè)流程，保障了數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少因數(shù)據(jù)瑕疵導(dǎo)致的模型誤差；嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私合規(guī)機(jī)制，則為客戶規(guī)避了數(shù)據(jù)采集過程中的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，讓數(shù)據(jù)使用更安心。

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