作爲人工智能三大決定性影響因素，算法、算力與數據，一直是行業研究的重中之重。
然而，相比於算法與算力，數據領域受到的關注度顯然少了很多。尤其是數據標註行業，作爲人工智能產業的基石，與處在聚光燈下的AI整體行業相比，顯得那麼粗礪與拙樸。
不過，隨着時代的發展，這種情況出現了很大的改觀，數據標註的重要性越來越得到整個AI行業的認可。AI對數據的質量、規模和場景化方面的要求越來越高，精細化、領域化成爲了標註數據的新標準。
1.什麼是數據標註
數據標註是AI行業的一個分支。目前的人工智能算法由數據驅動，一個好的模型需要質量優異的數據資源做支撐。
想要了解什麼是數據標註，就得先理解人工智能的目標：機器代替人的認知與思考。
回想一下我們在小的時候是如何認知這個世界的，比如汽車。當我們第一次見到汽車這個物體時，我們並不知道它叫什麼有什麼用。我們的父母會告訴我們，這個東西讀作“汽車”，它是這樣的形狀，並且能夠行駛。
類比機器學習。我們要讓機器明白什麼是汽車，只能給機器一張汽車的圖片，標註出汽車輪廓，並標記上名字“汽車”，這個時候機器就能識別出這張圖片裏的汽車了。
然而，相比如人類，機器並不具備思考與聯想的能力。換一張圖片之後，機器可能就識別不出來裏面的“汽車”了。怎麼辦?這個時候需要給機器大量標註好的圖片，讓機器找到這些圖片裏汽車的共同特徵，那麼以後就可以識別出其他汽車了。
簡單來說：數據標註就是通過數據標註員藉助標註工具，對人工智能學習數據進行加工的一種行爲。
2.數據標註工具有哪些
數據標註的基本數據類型包括文本、圖片、視頻、語音、數值型數據等。
語音標註平臺
常用的數據標註工具類型有2D框、多邊形分割、語義分割、點標註、線標註、視頻標註、3D立方體標註等等。
數據標註工具：2D框
3.數據標註行業新趨勢
目前，人工智能技術逐漸從實驗室走向現實，落地產品對於標註數據的質量提出了新的要求。
就當前的數據採集和標註的情況來看，傳統的通用數據顯然已無法滿足產業場景化的要求，精細化、高質量的標註數據已成爲行業新的需求。
在這樣的時代背景下，數據標註行業亟需一場變革，高效率的數據標註工具與高素質的數據標註員將成爲行業未來發展的重要組成部分，精細化的標註數據將構成未來AI行業發展最堅固的基石。