申报单位:扬州小云智能科技有限公司、扬州大学、扬州职业大学
推荐单位:江苏省数据局
一、案例简介
人工智能快速发展的当下,数据标注产业面临产教脱节、效率与质量矛盾、人才短缺等难点。在此背景下,案例通过自主研发AI+产教融合大模型、4D-BEV智能标注平台及数据管理平台,合作开发专业课程、共建实训基地,年输送高技能人才超两千名。构建“教育-产业-就业”生态闭环,提升标注效率30%,降低企业人力成本20%,为数据标注行业人才培养与市场需求精准对接提供解决方案。
三链融合数据标注人才培养生态架构图
二、举措与成效
一是产教深度联动,打造“五金”培育体系。聚焦AI核心技术,校企共建“金课、金专、金地、金师、金教材”体系。开发10+门前沿课程,培训2000+学员;接入企业项目50+,建立实训基地,学员标注效率提升30%。该模式覆盖20余省,与多所院校深度合作,破解产教脱节、人才短缺难题。
二是自研智能工具,破解效率质量难题。自研4D-BEV智能标注平台,突破影像追踪技术,实现高速标注,效率提升6倍,误差<2px。结合AI产教融合大模型,分析学员数据,动态优化培养路径。建立综合数据管理平台,接入海量学生数据,构建就业人才画像,提供人才培养解决方案。
三是就业生态闭环,促进高质量就业。开设高级岗位课程,配套考试认证,实现“学习-认证-就业”无缝衔接,企业新员工培训成本降低20%,流失率下降60%。形成“教育供给-产业需求反馈-就业质量追踪”的闭环生态,就业率达95%,促进人才稳定就业。
三、特色亮点
一是三链融合,共建人才培育新生态。校企联合,以“教育链、技术链、人才链”深度融合,创新产教融合模式。通过构建“教育-产业-就业”生态闭环,实现人才培养与市场需求高效对接,缓解数据标注行业人才短缺问题。
二是数据平台赋能,打造高质量数据集。依托数据管理平台,高效处理企业原始数据,打造多行业高质量数据集,满足多模态标注需求,提升标注效率与质量,广泛应用于医疗、工业等领域,加快数据标注人才培养,培养周期缩短20%。
三是深耕行业,培育高质量标注人才。在医疗领域,与三甲医院合作,构建多模态医学影像标注案例库,培养医疗领域专业数据标注人才,医学标注通过率提升至98.7%;在工业方面,联合行业专家开设课程,搭建工业故障标注场景实验室,学员技能熟练度、标注准确率提升30%,已输送大量高技能人才至各行各业。
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