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　　數據標注是指對圖片、語音、文本、視頻等數據進行處理，標記對象的特征，生成滿足機器學習訓練要求的可讀數據編碼。數據標注企業，通常需要完成數據集結構/流程設計、數據處理、數據質檢等工作，為下游客戶提供訓練數據集、定制化服務。

　　數據標注一直是人工智能技術研發中不可或缺的一環，伴隨著AI在自動駕駛、金融、醫療、安防等多個垂直場景的深度落地，數據訓練需求海量增長，數據標注也擺脫了傳統勞動密集型行業的局限性，向高技術含量、高知識密度和高價值等特性發展。

　　目前主流的機器學習方式是以有監督的深度學習方式為主，此種機器學習方式下對于標注數據有著強依賴性需求，未經過標注處理的原始數據多以非結構化數據為主，這些數據無法被機器識別與學習。只有經過標注處理后的數據，成為結構化數據才能被算法訓練所使用。

　　當前市場上數據標注的主要類型有計算機視覺、語音工程、自然語言理解、自動駕駛點云等等。作為人工智能算法有效運行的關鍵環節，在中國人工智能產業高速增長的背景下，數據標注行業也呈現出整體向上的發展趨勢。相關機構根據國內需求方與供應方營收增長情況推算，預計2024年數據標注市場規模為130億~180億元，2025年市場規模為200億~300億元。

　　實際上，在我們的日常生活中，人工智能已經無處不在。不管是智慧醫療、自動駕駛、智能政務等大型應用，還是手機掃碼、人臉識別、語音轉文字以及智能客服等小型場景，人工智能給我們的生活帶來了極大的便捷體驗，這其中，數據標注發揮了無可替代的作用。作為人工智能算法有效運行的關鍵環節，數據標注能夠把需要機器識別和分辨的數據貼上標簽，通過讓計算機不斷學習這些數據的特征，使其最終實現自主識別，從而讓人工智能在各個領域發揮更大的作用。

　　然而，數據標注行業在高速發展的同時，仍然面臨諸多挑戰。如標注復雜度不斷提高、數據安全難以保證、標注人力成本高昂等問題。總體來看，隨著用工管理日趨規范以及標注需求量的激增，純人工標注在效率和成本上的優勢將逐漸削弱，使用AI賦能的自動標注工具來提升效率和質量，將逐漸成為數據標注企業提高市場競爭力、降本增效的利器。如何在大幅提升數據標注產能和質量的同時，幫助企業實現降本增效，或許將成為未來市場需求的新主流。