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　　數(shù)據(jù)標注是指對圖片、語音、文本、視頻等數(shù)據(jù)進行處理，標記對象的特征，生成滿足機器學習訓練要求的可讀數(shù)據(jù)編碼。數(shù)據(jù)標注企業(yè)，通常需要完成數(shù)據(jù)集結構/流程設計、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)質檢等工作，為下游客戶提供訓練數(shù)據(jù)集、定制化服務。

　　數(shù)據(jù)標注一直是人工智能技術研發(fā)中不可或缺的一環(huán)，伴隨著AI在自動駕駛、金融、醫(yī)療、安防等多個垂直場景的深度落地，數(shù)據(jù)訓練需求海量增長，數(shù)據(jù)標注也擺脫了傳統(tǒng)勞動密集型行業(yè)的局限性，向高技術含量、高知識密度和高價值等特性發(fā)展。

　　目前主流的機器學習方式是以有監(jiān)督的深度學習方式為主，此種機器學習方式下對于標注數(shù)據(jù)有著強依賴性需求，未經(jīng)過標注處理的原始數(shù)據(jù)多以非結構化數(shù)據(jù)為主，這些數(shù)據(jù)無法被機器識別與學習。只有經(jīng)過標注處理后的數(shù)據(jù)，成為結構化數(shù)據(jù)才能被算法訓練所使用。

　　當前市場上數(shù)據(jù)標注的主要類型有計算機視覺、語音工程、自然語言理解、自動駕駛點云等等。作為人工智能算法有效運行的關鍵環(huán)節(jié)，在中國人工智能產(chǎn)業(yè)高速增長的背景下，數(shù)據(jù)標注行業(yè)也呈現(xiàn)出整體向上的發(fā)展趨勢。相關機構根據(jù)國內(nèi)需求方與供應方營收增長情況推算，預計2024年數(shù)據(jù)標注市場規(guī)模為130億~180億元，2025年市場規(guī)模為200億~300億元。

　　實際上，在我們的日常生活中，人工智能已經(jīng)無處不在。不管是智慧醫(yī)療、自動駕駛、智能政務等大型應用，還是手機掃碼、人臉識別、語音轉文字以及智能客服等小型場景，人工智能給我們的生活帶來了極大的便捷體驗，這其中，數(shù)據(jù)標注發(fā)揮了無可替代的作用。作為人工智能算法有效運行的關鍵環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)標注能夠把需要機器識別和分辨的數(shù)據(jù)貼上標簽，通過讓計算機不斷學習這些數(shù)據(jù)的特征，使其最終實現(xiàn)自主識別，從而讓人工智能在各個領域發(fā)揮更大的作用。

　　然而，數(shù)據(jù)標注行業(yè)在高速發(fā)展的同時，仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。如標注復雜度不斷提高、數(shù)據(jù)安全難以保證、標注人力成本高昂等問題。總體來看，隨著用工管理日趨規(guī)范以及標注需求量的激增，純?nèi)斯俗⒃谛屎统杀旧系膬?yōu)勢將逐漸削弱，使用AI賦能的自動標注工具來提升效率和質量，將逐漸成為數(shù)據(jù)標注企業(yè)提高市場競爭力、降本增效的利器。如何在大幅提升數(shù)據(jù)標注產(chǎn)能和質量的同時，幫助企業(yè)實現(xiàn)降本增效，或許將成為未來市場需求的新主流。