人工智能是未来主要的科技发展方向之一。目前已经有众多高科技企业加入到人工智能行业的开发与研究中去。为了赋予人工智能更好的分析和识别能力，人工智能行业企业对于特定的场景数据有着庞大的采集需求，采集得到的数据集质量高低也将直接决定最终算法模型与应用的质量。

那么对这些人工智能企业而言，高质量的数据采集分类有哪些呢?

一、跨人种数据采集

以自动驾驶应用场景为例，搭载自动驾驶技术的汽车潜在的应用区域几乎覆盖世界各个角落，因此自动驾驶核心算法模型对于数据的多样性有着非常高的要求。为了满足自动驾驶企业或其他类似行业企业对于高质量数据的海量需求，在进行可信赖数据采集时，往往需要对全世界不同人种的行为数据进行采集。

二.跨语言数据采集

全世界所使用的语言种类非常驳杂，为了使产品具备更强的通用性，人工智能企业在进行算法训练时，往往会使用大量不同种类的语言数据。因此在服务于此类企业时，数据采集业务需要满足跨语言的数据需求，这也是数据采集服务商在提供高质量服务时需要满足的条件。

三、跨地区数据采集

每个地区都有自己的民俗与习惯，如果数据采集服务只限定在某个区域内，长期使用这种数据势必会造成算法的趋同性。因此人工智能企业会对数据的跨地区性提出要求，高质量的数据采集服务往往会在全球多个区域内进行采集。

人工智能产品应用目前尚处于商业化应用初期阶段，对于各类高质量数据有着海量的需求。因此数据采集服务商在构建服务能力时，要更加重视数据集的丰富性与多样性，以满足AI企业对于高质量、场景化数据集的迫切需求。