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　　數據標注是指對圖片、語(yǔ)音、文本、視頻等數據進(jìn)行處理，標記對象的特征，生成滿(mǎn)足機器學(xué)習訓練要求的可讀數據編碼。數據標注企業(yè)，通常需要完成數據集結構/流程設計、數據處理、數據質(zhì)檢等工作，為下游客戶(hù)提供訓練數據集、定制化服務(wù)。

　　數據標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(zhù)AI在自動(dòng)駕駛、金融、醫療、安防等多個(gè)垂直場(chǎng)景的深度落地，數據訓練需求海量增長(cháng)，數據標注也擺脫了傳統勞動(dòng)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(jià)值等特性發(fā)展。

　　目前主流的機器學(xué)習方式是以有監督的深度學(xué)習方式為主，此種機器學(xué)習方式下對于標注數據有著(zhù)強依賴(lài)性需求，未經(jīng)過(guò)標注處理的原始數據多以非結構化數據為主，這些數據無(wú)法被機器識別與學(xué)習。只有經(jīng)過(guò)標注處理后的數據，成為結構化數據才能被算法訓練所使用。

　　當前市場(chǎng)上數據標注的主要類(lèi)型有計算機視覺(jué)、語(yǔ)音工程、自然語(yǔ)言理解、自動(dòng)駕駛點(diǎn)云等等。作為人工智能算法有效運行的關(guān)鍵環(huán)節，在中國人工智能產(chǎn)業(yè)高速增長(cháng)的背景下，數據標注行業(yè)也呈現出整體向上的發(fā)展趨勢。相關(guān)機構根據國內需求方與供應方營(yíng)收增長(cháng)情況推算，預計2024年數據標注市場(chǎng)規模為130億~180億元，2025年市場(chǎng)規模為200億~300億元。

　　實(shí)際上，在我們的日常生活中，人工智能已經(jīng)無(wú)處不在。不管是智慧醫療、自動(dòng)駕駛、智能政務(wù)等大型應用，還是手機掃碼、人臉識別、語(yǔ)音轉文字以及智能客服等小型場(chǎng)景，人工智能給我們的生活帶來(lái)了極大的便捷體驗，這其中，數據標注發(fā)揮了無(wú)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，數據標注能夠把需要機器識別和分辨的數據貼上標簽，通過(guò)讓計算機不斷學(xué)習這些數據的特征，使其最終實(shí)現自主識別，從而讓人工智能在各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。

　　然而，數據標注行業(yè)在高速發(fā)展的同時(shí)，仍然面臨諸多挑戰。如標注復雜度不斷提高、數據安全難以保證、標注人力成本高昂等問(wèn)題?？傮w來(lái)看，隨著(zhù)用工管理日趨規范以及標注需求量的激增，純人工標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(dòng)標注工具來(lái)提升效率和質(zhì)量，將逐漸成為數據標注企業(yè)提高市場(chǎng)競爭力、降本增效的利器。如何在大幅提升數據標注產(chǎn)能和質(zhì)量的同時(shí)，幫助企業(yè)實(shí)現降本增效，或許將成為未來(lái)市場(chǎng)需求的新主流。