AI自诞生之日起就给了我们无限的想象力，成为了社会普遍关注的话题。“人工智能将会快速爆发，10后50%的人类工作将被AI取代。”创新工场董事长李开复曾介绍到。对于AI创业者而言，巨头们搭建的AI生态日渐完善，存储和计算成本大幅下降，AI初创企业的难度也正在逐渐降低。据资料显示，过去两年新增加人工智能企业数超过了过去10年的总和。深度学习带动更多行业应用深度学习是一个划时代的技术，强大学习能力逼近任意函数的能力，在图像，视觉，语音等各种应用中得到很好的证实。利用GPU运算，在模型相当复杂，数据量特别大的情况下，依然可以达到很理想的学习速度。深度学习与大数据结合，轻易实现了各种场景任务，从而使得各个行业应用成为了可能。AI目前在应用层面主要聚焦语言识别、语义技术处理以及计算机视觉领域，其中的代表企业包括科大讯飞、地平线、旷视科技、云知声等企业。AI需要大量数据支持关于人工智能，有很多听上去接近神话的案例，而神话是伪科学的，毕竟展示锄头是不可以代替种地的。AI也绝对不会是一个人完成的，如果一个人完成了工智能，这个人工智能也不会有多智能。AI需要大量数据训练神经网络，通过不间断的训练才可能达到所谓的“智能”，而获得海量的数据对AI企业至关重要。龙猫数据是一家专业的AI数据服务商，在大数据服务中也有着自己的看法：“可靠”取决于优质的数据质量：对于一家无人驾驶的AI企业而言，正确的道路信息和驾驶习惯是至关重要的。如果训练神经网络有闯红灯、不避让行人的数据样本，那么这个无人驾驶产品在道路行车中则是灾难性的。优质的数据样本是保障AI产品可靠极其重要的。“精准”取决于大量的数据样本：在图片人脸识别领域，曾经因为数据样本的原因导致机器错误的将黑人识别成了黑猩猩。其原因就是数据样本的单一和数据样本的匮乏。用1万张人脸图片供机器学习和用100万张人脸图片供机器学习，其差别是显而易见的。所以说精准的识别度需要大量的数据样本支持。“极致”取决于定制的数据种类：随着AI技术的不断成熟，AI的应用领域也在不断延伸。而延伸所及到的领域就需要与之相匹配的数据。还拿无人驾驶举例，车道行车驾驶数据训练的车辆只能在道路行车中完成无人驾驶，如果车辆行驶到社区、村庄等非车道道路环境下车辆将无法完成自动驾驶。更多定制化数据样本训练可以让产品接近“极致”龙猫数据两大业务：数据采集，数据标注两个平台：众包数据采集 App，众包数据标注 Web 平台目前龙猫数据可以完成图像、语音、视频、文本四大类别的数据采集和数据标注工作。龙猫数据优势数据采集样本量大、样本分布广泛：龙猫把数据采集需求分包给平台上百万量级的众包用户，依靠他们闲暇的时间进行数据采集，可以快速搜集大量的数据样本;数据标注有多重质量把关：数据标注的质量会直接影响AI训练的效果，龙猫的数据标注平台有标注员培训-标注员考核-标注-审核-抽审，多重把关机制确保最终产出高质量数据;对复杂的数据需求，龙猫还会通过自己管理的线下团队进行标注。丰富的数据采集、标注经验：龙猫从2016年起开始提供AI数据采集、标注服务，长期为百度、腾讯、小米、今日头条、蔚来汽车、升哲、出门问问、猎户星空、Advance、图森、下厨房、深鉴、Remo、YI+、西井、博云、云从、Video++ 等公司提供数据服务，参与数百个项目，积累了非常丰富的数据处理经验，也在业内积攒了很好的口碑。龙猫数据，专业的AI数据服务商龙猫数据注重AI大数据行业发展，产品和服务的横向发展和纵向延伸都做了升级，可以最大限度的满足AI企业日益增长的定制化数据需求。龙猫数据践行行业责任和使命，携手400万用户提供AI数据服务，为AI领域不断发展提供支持。本文来自南方企业新闻

        对数据标注行业稍微有些了解的人都知道数据标注进入门槛低，适合很多人兼职也适合创业。        正是因为数据标注行业的门槛低这个特点最近两年从事数据标注的小公司小工作室如雨后春笋般的遍布全车大大小小的县城。        但是目前有个有趣的现象，那就是有很多进入数据标注行业做了一段时间的人慢慢的感觉数据标注行业就是个坑？为什么有些人会说数据标注就是个坑呢？        其实对与有上述问题认识的人我们认为，这些人多数都是有于对这个行业对自身条件的不了解，盲目的开始进入数据标注行业的。为什么我们会这样说呢？下面就给给大家来分析下到底有哪几方面的原因：        一、有相当一部分人是听了朋友或者网上消息说这行很火爆，好做，门槛低，也有一部分人了因此租办公室买电脑招人，然后就去群里面找分发项目的人就开张干起来了。可实际上这些人他们大多数都没有充分了解数据标注行业，更没有认真仔细得去调查分析，到底自己能不能做好一个项目，到底自己能不能有质有量按时交付的完成一个项目，到底自己有没有这个能力来管理项目。更多的人也没有去用长远的眼光去考虑数据标注项目。        二、数据标注项目虽然入门门槛低，但是相当一部分有于理解认知应变能力上都不能保证去做好数据标注项目，还有一部分人由于自己对标注项目重视程度不足接到项目之后呢？不仔细认真的去阅读理解项目规则，更没有很好的对规则质检标准去培训员工，而对员工的要求主要看重每天的产出效率，从而导致接到手的项目做的质量很差，频繁的返工，有提项目甚至因为质量太烂项目方不给结算或者是结算比例很少，最终的结果就是做好些个项目但基本都是赔钱。        三、虽然业内人都 说数据标注简单，但是标注项目他也是一个系统性的工程，一个项目能不能做好并不简单的看项目好做就能赔钱。实际上决定项目赚不赚钱考验的是一个团队的项目管理水平，质量管理能力，运营能力各方面因素的。一句话再好赚钱的项目也照样有人赚钱也有人赚钱，要赚钱不是那么简单的。        四、还有些工作室 、小公司因为对行业不够了解等他们做了一段时间后发现，自己团队经常会没有项目做，而自己团队接项目的业务能力又不具备，甚至有的时候为了员工有活干去接一些价格极低根本就不赚钱的标注项目，时间稍微一长这些工作室团队就会赔上很多钱最终关门倒闭。        五、下来要说的就是一部分人人兼职人员由于认识不到位，对项目的规则质量要求 文件不认真阅读消化理解导致做的项目质量差返工有的甚至最后不结算，最终退出这行。更有一些人由于经验不足被标注行业的项目骗子给忽悠到辛苦劳动到最后结算时找不到人。        标注行业本身由于进入门槛低，做的人很行业内盲目打价格战，导致很多转手二手三手的项目在质量工期的要求下根本就不赚钱甚至赔钱，所以在这里也提醒大家做任何事都要谨慎而行。