在AI产业，数据—意味着什么？

大量训练数据的训练支撑是AI算法的基础，大量训练数据的训练支撑是深度学习算法的基础。训练数据越多、越完整、质量越高，模型推断的结论越可靠，因此一个AI模型从诞生到完善，直至应用于产品，再到商业化地落地，都需要大量数据的喂养，而且全球数据量的指数级增长有望为人工智能产业发展提供“燃料”

数据标注有多种选择，数据标注项目也有多种模式，无论最终大家选择的是项目、人才培养还是资源技术服务等哪一种模式，为什么推荐大家一定要选择数据标注呢？

【资料图】

据了解，人工智能可以追溯到上个世纪50年代，其发展之初就是从数字模型延伸出来，用于处理大量的数据，通过数据处理让机器像人一样能够感知，能够听和看以及认知。在经历几轮高潮和萧条轮回后，2010年以后由于大数据，云计算以及算法三者的融合，人工智能行业迎来新的高潮，并在很多领域开始进入到实用

从好用到实用，大家对于数据标注行业的选择也从单一的标注数据项目到多元化的模式选择，可以说随着人工智能应用场景的丰富，将蓝图变为现实的数据标注项目也随着兴起

选择数据标注项目有哪些益处？

行业“钱”景

从互联网娱乐到智能制造，从智慧医疗到智能安防，从自动驾驶到更加丰富的应用场景，我国的人工智能正在加速渗透到各行各业，同时也带来了大量AI算法训练需求，推动基础数据服务市场－数据标注行业的快速增长

据艾瑞统计与预测，受自动驾驶、对话机器人、消费硬件等AI应用，对图像、语音和文本数据集及定制化数据服务的需求上涨影响，2027年AI基础数据服务市场规模（含数据采集与标注）可达到79亿元

政策支持

2015年《中国制造2025》，首次提及智能制造；

2016年《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，规划确定了在六个具体方面支持人工智能的发展；

2017年《新一代人工智能发展规划》，明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标到2030年使中国达到世界领先水平；

2019年《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，提出促进人工智能和实体经济深度融合；

2020年人工智能训练师正式成为新职业被纳入国家职业分类目录，其中数据标注员便为主要工种之一；

2021年《“十四五”数字经济发展规划》，支持市场主体依法合规开展数据采集，聚焦数据的标注、清洗、脱敏、脱密、聚合、分析等环节，提升数据资源处理能力，培育壮大数据服务产业

2022年“东数西算”工程正式全面启动。数据的爆发增长、海量集聚蕴藏了巨大的价值，为智能化发展带来了新的机遇

2023年组建国家数据局将对大数据基础产业，包括数据的收集、存储、处理、清洗、预标注等产业产生积极推动作用，对数据应用层面的大数据产业和人工智能产业发展产生积极影响

……

未来空间

数据标注产业是大数据、人工智能等技术的起点，可对大数据、人工智能产业下游应用型企业产生连接作用，加速行业集聚，又可向人工智能基础数据服务、测试场景服务等方向衍生，帮助地方构建完整的人工智能产业生态链

就单单自动驾驶领域来讲，其AI算法的升级迭代及模型训练数据量的指数级增长，将持续拉动人工智能基础数据服务需求

写在最后的话

数据标注是人工智能发展所带来的新业态，相比算法研发，门槛较低，但目前市场数据标注平台众多，标注工具竟不相同，从业人员接受的培训不到位，直接影响了数据标注质量，乃至下游产业发展

因此在做数据标注项目的时候，我们要将目光聚焦数据，延伸至人才培养、技术服务等不同环节，在人工智能数据标注行业中，确定好适合自己的模式