數(shù)據(jù)標(biāo)注是指對圖片、語音、文本、視頻等數(shù)據(jù)進行處理，標(biāo)記對象的特征，生成滿足機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練要求的可讀數(shù)據(jù)編碼。數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)，通常需要完成數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)/流程設(shè)計、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)質(zhì)檢等工作，為下游客戶提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、定制化服務(wù)。

　　數(shù)據(jù)標(biāo)注一直是人工智能技術(shù)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(xùn)練需求海量增長，數(shù)據(jù)標(biāo)注也擺脫了傳統(tǒng)勞動密集型行業(yè)的局限性，向高技術(shù)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(xué)習(xí)方式是以有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)方式為主，此種機器學(xué)習(xí)方式下對于標(biāo)注數(shù)據(jù)有著強依賴性需求，未經(jīng)過標(biāo)注處理的原始數(shù)據(jù)多以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，這些數(shù)據(jù)無法被機器識別與學(xué)習(xí)。只有經(jīng)過標(biāo)注處理后的數(shù)據(jù)，成為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)才能被算法訓(xùn)練所使用。

　　當(dāng)前市場上數(shù)據(jù)標(biāo)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(guān)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(biāo)注行業(yè)也呈現(xiàn)出整體向上的發(fā)展趨勢。相關(guān)機構(gòu)根據(jù)國內(nèi)需求方與供應(yīng)方營收增長情況推算，預(yù)計2024年數(shù)據(jù)標(biāo)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(wù)等大型應(yīng)用，還是手機掃碼、人臉識別、語音轉(zhuǎn)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(biāo)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(guān)鍵環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)標(biāo)注能夠把需要機器識別和分辨的數(shù)據(jù)貼上標(biāo)簽，通過讓計算機不斷學(xué)習(xí)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(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。

　　然而，數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)在高速發(fā)展的同時，仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。如標(biāo)注復(fù)雜度不斷提高、數(shù)據(jù)安全難以保證、標(biāo)注人力成本高昂等問題?？傮w來看，隨著用工管理日趨規(guī)范以及標(biāo)注需求量的激增，純?nèi)斯?biāo)注在效率和成本上的優(yōu)勢將逐漸削弱，使用AI賦能的自動標(biāo)注工具來提升效率和質(zhì)量，將逐漸成為數(shù)據(jù)標(biāo)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(biāo)注產(chǎn)能和質(zhì)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。