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项目介绍
数据标注的数据需求,人才需求从何而来?相关人士坦言,当前的人工智能发展阶段,算法模块化降低了原本的技术门槛,下游数据的采集和标注,系统的维护和优化、工业领域的应用和实操等处于基础层,中间层的工作需要大量的专业化人才,规范化作业,而数据标注行业就是其中之一
有人说AI的尽头是“自动化标注”,但也有不少人认为自动化标注是一个伪命题,因为在实际的标注工作中,会通过算法来完成大部分的标注工作,比如可以实现整体95%左右的标注精度,而从95%到99%的精度,我们会通过优选的人类标注员去完成这一步骤
但即便是某些场景实现了自动化标注,自动化标注技术也是需要数据不断迭代,因此可以说哪家数大公司的数据累积速度足够快,数据越多,其自动化水平就越高
行业的重要性
依旧用自动驾驶来距离,国内的自动驾驶场景复杂程度远超欧美,需要标注的数据量几倍于海外,在一些国外订单中,数据标注员可能只需要将人和障碍物标出来,实现常规的物体识别即可,而在国内,路上看到的虚实线,马路牙子以及所有的细节都需要去做标注
所以数据标注不仅是人工智能技术的基础,更重要的是它一旦不能达到要求,结果可能会非常的糟糕。所以对于AI科研企业不但有数据标注的需求,更对高质量的数据有着强烈的需求
机器学习是一个黑盒,AI从数据中抽取任何可能的规则。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
AI基础产业亦有大的发展空间
在过去数据标注产业一直被认为是一个比较低端的产业,现在也有人担忧数据标注相比于其他来讲是一个相对小的市场,因此担心不会被过多关注,自己在这个行业没有太大的发展空间,但基础产业亦有很大的发展空间
生成式AI对高质量数据提出要求,市场有了新的需求增量。而随着各大企业纷纷介入到大模型AI当中,未来标注数据、高质量数据需求将井喷式爆发,在这个情况下,数据标注行业的规模化效应将逐渐显现
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