人工智能时代下，数据标注不应该被陌生

人工智能的兴起带火了一系列与其相关的产业，数据标注作为其基础产业之一，也在人工智能的加持之下短短几年内迎来了飞速的发展。对于不少人来说，数据标注仍具是一个“盲区”。那么什么是数据标注，他又是如何助力人工智能发展的呢？

要想了解数据标注，需要了解人工智能的学习方法。监督学习是目前应用最广泛的算法，该方法强依赖标注数据，它通过学习大量标注的训练样本来构建预测模型。深度学习也需要大量数据的“投喂”，以深度学习为代表的框架都需要在大型的监督数据集上进行训练，百分点首席算法科学家苏海波曾表示，深度学习只有在拥有充足标注数据的场景下才能发挥它的威力，但在很多实际的应用中却没有足够的标注数据。

《2019 年中国人工智能基础数据服务行业白皮书》分析指出，2010-2016 年为数据服务行业的“初生期”，早期数据标注需求激增，加之入行门槛低，涌入了大量玩家，鱼龙混杂。

自 2017 年以来，伴随着 AI 深入落地到各个应用场景中，数据标注行业了进入成长期，上层应用端的厂商对数据标注质的要求不断提高，如、运动图像、计算机视觉等领域的数据标注难度很高。

行业格局渐渐清晰，马太效应明显。据了解，国内从事数据标注业务团队约有几百家，其中独立做整个数据质量服务的约百余家，能够提供数据采标服务一体化的有几十家，能够提供高标准基础数据服务的仅有十几家。

这些意味这目前，数据标注行业仍旧处于一个快速发展的阶段，整体在朝着个性化、专业化的方向发展，从早期较简单的、通用的数据过渡到更复杂的个性化的、场景化的数据，对于很多细分领域，需要大量真实的模型进行标注去迭代模型。

行业的发展核心内驱力是人才。在数据标注行业飞速发展的背景之下，如何加强人才的培养和输出，为行业提供更多人才成为了目前亟待解决的问题。AI优评结合相关部门，对于数据标注人才的培养建立起了一整套科学专业的评价体系，并直接对接到用人单位，为行业输送人才，保障行业的发展。相信在努力之下，未来，数据标注将会以一个全新的面貌展现在所有人的面前。