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“成也数据，败也数据”。
在人工智能领域，生成式AI正迎来新一轮爆发。比如我们经常用到的汽车导航、siri、客服用到的智能回复。还有当下市场上各种充斥的智能学习产品：小度小度、天猫精灵、小爱同学，等等等等。它可以像人类一样与用户聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案以及翻译等任务。
然而在这些令人惊叹的“智能”背后，离不开大量数据标注工作的支持。作为人工智能算法的“燃料”，数据是人工智能实现应用落地的必备要素，数据标注的精确度往往决定着人工智能的智能程度，大多数原始数据只有经过人工标注、加工，才能激活数据价值。
随着人工智能技术的飞速发展，数据标注行业逐渐成为了一个热门的就业领域。
数据标注是将原始数据进行分类、标记和注释，为机器学习和人工智能算法提供可用的数据样本。
在此过程中，数据标注员需要对数据进行分类、标注、纠错等操作。数据标注行业的发展与人工智能技术的应用息息相关，因此其就业前景十分广阔。
数据标注定义
数据标注是对未经处理的语音、图片、文本、视频等数据进行转义、打点、拉线、拉框等操作,标注为电脑可以识别的信息，然后上传到数据库，实现人工智能，标注上传的数据越多，人工智能也就越智能。
原始数据一般通过数据采集获得, 随后的数据标注相当于对数据进行加工, 然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。
为什么要做数据标注？
目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主，此种机器学习方式下对于标注数据有着强依赖性需求，未经过标注处理的原始数据多以非结构化数据为主，这些数据是不能被机器识别与学习的。只有经过标注处理后的数据，成为结构化数据才能被算法训练所使用的。
数据标注的主要类型
1、计算机视觉
包括矩形框标注、关键点标注、线段标注、语义分割、实例分割标注、ocr标注、图片分类、视频标注等。
2、语音工程
包括ASR语音转写、语音切割、语音清洗、情绪判定、声纹识别、音素标注、韵律标注、发音校对等。
3、自然语言理解
包括ocr转写、词性标注、命名实体标注、语句泛化、情感分析、句子编写、槽位提取、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、文本清洗、机器翻译等。
4、自动驾驶点云
包括3D点云目标检测标注、3D点云语义分割标注、2D3D融合标注、点云连续帧标注等。
数据标注可以应用到哪些业务场景？
1、智能驾驶
智能驾驶汽车需要使用算法处理大量复杂场景，需要有海量准确高质量的数据对算法模型进行训练，车辆、行人、障碍物、天气、车道线、路标等车外环境识别算法，驾乘人员的疲劳监测、违规行为识别算法，智能座舱的语音交互、多模态交互技术都需要标注数据。
2、智能安防
智能安防是人工智能与信息技术结合的关键领域，需要高质准确的数据对技术进行训练升级。门禁生物识别、城市道路监控、车辆人流监测、违规行为监测、高空抛物监测、行人重识别等AI技术都需数据标注过程。
3、智能家居
以AI驱动智能家居，两者同向发展的AIoT是目前主流趋势。人脸识别、指纹识别门禁系统、非法闯入检测、扫地机器人、智能语音助手、智能终端控制等场景的AI技术都需要度数据进行标注。
4、智慧金融
AI为传统金融行业、零售行业赋能，简化商业购买流程。身份认证、智能客服、智能营销、智能风控、虚拟购物场景的商品图像、票据单据、人脸识别、指定语料等AI技术都需要数据标注支持。
5、智能互联网
智能互联网包括智能应用、文娱互动、智能搜索、内容审核等主要场景，聊天机器人、图文检索、多模态意图判断、情感分析、违法违规内容审核、智能美颜等AI技术需要数据标注支持。
6、智慧工业
智慧工业视觉的4大应用场景分别是测量、识别、引导、检测。包括复杂缺陷检测，安全帽反光衣识别、缺陷检测，烟火检测、违法施工检测、睡岗检测等算法都需要数据标注服务。
训练一个可学习的模型需要大量的标注数据，更为重要的是这些数据通常都是由人工进行标注的。
所以在人工智能领域，有着“成也数据，败也数据”的说法。而在大数据时代，随着AI产品逐渐的落地，除去“大”和“多”两个关键词，“精准”成为了更重要的衡量维度。
对于人工智能应用来说，AI数据的精准度失之毫厘则差之千里，而在人工智能应用落地的过程中，AI数据精准度的差异会愈发的明显。
毕竟，人工智能技术发展的瓶颈已经在逐渐打破，落地实用将成为行业的下一个挑战。高精准度、高质量的AI数据，将助力人工智能应用具备更强大的服务能力，而专业化的标注人才将成为AI数据标注行业的主旋律。
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