快速读懂什么是“数据标注”

数据标注的定义

数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。简单来说，数据标注是对未经处理过的语音、图片、文本、视频等数据进行加工处理，从而转变成机器可识别信息的过程。通过大量标注数据的训练，人工智能模型逐渐学会了如何分析和处理信息，进而实现各种智能化应用。

数据标注的主要类型

数据标注的重要性

在人工智能发展历程中，数据一直被当作其“血液”。数据标注是人工智能算法得以有效运行的关键环节，想要实现人工智能就要先让计算机学会理解并具备判断事物的能力。数据标注的过程就是通过人工贴标的方式，为机器系统提供大量学习的样本，没有标注数据，模型就无法从海量信息中提取出有价值的知识。只有经过数据标注后的数据，才能为人工智能所利用，提高应用的准确性和可靠性。

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。

数据标注的发展趋势

大模型时代的到来，正加速推动人工智能开发从以模型为中心朝着以数据为中心的方向转变。这使得数据标注的重要性更加凸显。相关机构根据国内需求方与供应方营收增长情况推算，预计2024年数据标注市场规模为130亿—180亿元，2025年市场规模为200亿—300亿元。

市场规模逐渐扩大以及重要性日益显著，使得数据标注行业愈发受到行业及投资机构的青睐。2023年，包括像星尘数据、标贝科技、整数智能、柏川数据、曼孚科技、恺望数据等行业企业均获得新一轮融资。此外，像阿里巴巴、百度、京东、字节跳动、科大讯飞等头部企业也与地方持续深化合作，加快推动数据标注产业基地的建设。

大模型的出现，使得数据标注逐渐向AI辅助标注和自动标注方向发展，行业开始进入技能密集时代。不仅如此，随着大模型逐渐走向垂直化、专业化，高质量、高效率、规范化和定制化服务在数据标注市场将占据更大比例。未来，“基础模型+微调”将成为AI开发的新范式，定制化的数据标注服务将成为市场需求的主流。

来源：根据中国信息化周报、中金汇融经济观察整理而成