作為人工智能三大決定性影響因素，算法、算力與數(shù)據(jù)，一直是行業(yè)研究的重中之重。

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然而，相比于算法與算力，數(shù)據(jù)領(lǐng)域受到的關(guān)注度顯然少了很多。尤其是數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)，作為人工智能產(chǎn)業(yè)的基石，與處在聚光燈下的AI整體行業(yè)相比，顯得那么粗礪與拙樸。

不過，隨著時(shí)代的發(fā)展，這種情況出現(xiàn)了很大的改觀，數(shù)據(jù)標(biāo)注的重要性越來越得到整個(gè)AI行業(yè)的認(rèn)可。AI對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量、規(guī)模和場景化方面的要求越來越高，精細(xì)化、領(lǐng)域化成為了標(biāo)注數(shù)據(jù)的新標(biāo)準(zhǔn)。

1.什么是數(shù)據(jù)標(biāo)注

數(shù)據(jù)標(biāo)注是AI行業(yè)的一個(gè)分支。目前的人工智能算法由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，一個(gè)好的模型需要質(zhì)量優(yōu)異的數(shù)據(jù)資源做支撐。

想要了解什么是數(shù)據(jù)標(biāo)注，就得先理解人工智能的目標(biāo)：機(jī)器代替人的認(rèn)知與思考。

回想一下我們?cè)谛〉臅r(shí)候是如何認(rèn)知這個(gè)世界的，比如汽車。當(dāng)我們第一次見到汽車這個(gè)物體時(shí)，我們并不知道它叫什么有什么用。我們的父母會(huì)告訴我們，這個(gè)東西讀作“汽車”，它是這樣的形狀，并且能夠行駛。

類比機(jī)器學(xué)習(xí)。我們要讓機(jī)器明白什么是汽車，只能給機(jī)器一張汽車的圖片，標(biāo)注出汽車輪廓，并標(biāo)記上名字“汽車”，這個(gè)時(shí)候機(jī)器就能識(shí)別出這張圖片里的汽車了。

然而，相比如人類，機(jī)器并不具備思考與聯(lián)想的能力。換一張圖片之后，機(jī)器可能就識(shí)別不出來里面的“汽車”了。怎么辦?這個(gè)時(shí)候需要給機(jī)器大量標(biāo)注好的圖片，讓機(jī)器找到這些圖片里汽車的共同特征，那么以后就可以識(shí)別出其他汽車了。

簡單來說：數(shù)據(jù)標(biāo)注就是通過數(shù)據(jù)標(biāo)注員借助標(biāo)注工具，對(duì)人工智能學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工的一種行為。

2.數(shù)據(jù)標(biāo)注工具有哪些

數(shù)據(jù)標(biāo)注的基本數(shù)據(jù)類型包括文本、圖片、視頻、語音、數(shù)值型數(shù)據(jù)等。

曼孚科技語音標(biāo)注平臺(tái)

常用的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具類型有2D框、多邊形分割、語義分割、點(diǎn)標(biāo)注、線標(biāo)注、視頻標(biāo)注、3D立方體標(biāo)注等等。

數(shù)據(jù)標(biāo)注工具：2D框

3.數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)新趨勢

目前，人工智能技術(shù)逐漸從實(shí)驗(yàn)室走向現(xiàn)實(shí)，落地產(chǎn)品對(duì)于標(biāo)注數(shù)據(jù)的質(zhì)量提出了新的要求。

就當(dāng)前的數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注的情況來看，傳統(tǒng)的通用數(shù)據(jù)顯然已無法滿足產(chǎn)業(yè)場景化的要求，精細(xì)化、高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)已成為行業(yè)新的需求。

在這樣的時(shí)代背景下，數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)亟需一場變革，高效率的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具與高素質(zhì)的數(shù)據(jù)標(biāo)注員將成為行業(yè)未來發(fā)展的重要組成部分，精細(xì)化的標(biāo)注數(shù)據(jù)將構(gòu)成未來AI行業(yè)發(fā)展最堅(jiān)固的基石。